多層パーセプトロンによる確率密度関数の自己学習
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概要
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ニューラルネットワークにおけるオーバラーニングは,関数近似を失敗する原因となる.これはニューラルネットワークの汎化能力の限界によるものである.この問題を解決するためには,学習サンプルの確率密度関数をニューラルネットワークに学習させ,学習サンプルがない領域に属する入力が与えられた場合には「解答不可能」という結果を出力する方法が有効とされている.本研究では,学習サンプルとランダムな値を交互に入力することによって,学習サンプルの確率密度を関数の出力に反映する方法を提案する.更に,シミュレーションによって,提案した方法が多層パーセプトロン(MLP)で正しく動作したことを報告する.本手法を用いたとき,SN比,出力のノルム,学習サンプルの確率密度はそれぞれ密接に関係する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-10-25
著者
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