階層型ニューラルネットによる非線形判別分析について
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概要
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近年, 統計的非線形判別分析やパターン認識との融合という観点から, 階層型ニューラルネットが脚光を浴びている.本論文では, 分類問題について, ベイズ理論に準拠した確率的解釈の視座から, Kullback-Leibler情報量によるネットワークゆう度を構成する.そして, ニューロン間のリンク荷重を未知パラメータとみなし, ゆう度原理による統計的推測を行う.また, 赤池の情報量規準AICに基づいて, 隠れユニット数を決定したり, 最適なモデルを選択する.逸脱度を導入し, モデルの適合度を点検することもできる.更に, ゆう度比検定を適用し, 階層型ニューラルネットのコンパクト構造化を試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-25
著者
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