多重線形関数を用いたニューラルネットワークの構造分析
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概要
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筆者は以前, 多重線形関数空間での線形関数のブール関数近似を基本にしたニューラルネットワークの構造分析手法を提示し, 排他的論理和の例でその分析手法が有効であることを示した. その分析手法は計算量が指数オーダであり, 実問題に適用する際には困難があったが, その後, 多項式オーダのアルゴリズムを開発した. 更にそのアルゴリズムでは, シグモイド関数を線形関数で近似していたが, 線形近似なしのアルゴリズムも開発し, そのアルゴリズムをいくつかの実問題に適用した結果, 有効であることがわかったので, 本論文では二つの問題に適用した分析結果について述べる. 一つの問題は離散属性から構成される「選挙」のデータであり, もう一つの問題は連続属性から構成される「あやめ」のデータである.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-07-25
著者
-
月本 洋
(株)東芝システムソフトウエア技術研究所
-
下郡 信宏
(株)東芝研究開発センター
-
月本 洋
東京電機大学
-
高島 文次郎
(株)東芝研究開発センター
-
月本 洋
東芝研究開発センター
-
月本 洋
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
-
月本 洋
(株)東芝
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