関数近似問題に対する階層型ニューラルネットワークの汎化能力改善学習法
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概要
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関数近似問題を対象とした階層型ニューラルネットワーク(階層型NN)の学習において, 離散的に与えられた学習データのみならず, 未学習データに対しても良好な補間能力を獲得することが重要である. また, 観測雑音が含まれているような学習データに対する忠実な学習は "過剰学習" と呼ばれる困難な問題を引き起こすために, 雑音の影響を受けない学習法の構築が必要である. 本論文では, 観測雑音を含む関数近似問題を対象として階層型NNの汎化能力改善学習法を提案する. まず, 汎化能力劣化の主要な原因である "過剰自由度" および "過剰学習" について従来の提案手法を踏まえて検討を行う. 次に, 雑音存在下において階層型NNによる関数近似手法が有する問題点について検討し, 特に過剰学習を回避するための学習法を提案する. 最後に, 数値計算結果より提案学習法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-25
著者
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