階層型ニューラルネットワークにおける結合重みの非一意性とAIC
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概要
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階層型ニューラルネットワークの学習法としてバックプロパゲーションを用いる場合,ネットワーク構造が適切でないと,学習した入出力関係が獲得すべき入出力関係からずれてしまう.こうしたことから,情報量規準AIC(Akaike's Information Criterion)による構造決定が試みられているが,その有効性に関してAICの導出に立ち入った考察はなされていない.一方,最近,同じ出力を与える階層型ネットワークの結合重みは必ずしも一意性をもたないことが指摘されている.本論文では,3層階層型ネットワークを用いた非線形回帰モデルに対して,結合重みの非一意性のために,AICが導出できないことを示す.また,数値実験に基づき,3層階層型ネットワークを用いた非線形回帰モデルの複雑さに関して考察した.更に,AICを直接適用した場合,線形回帰モデルと比較して多めのパラメータ数(中間ユニット数)が選択される傾向にあることを数値的に確かめた.本論文の考察結果は,一般に,漸近展開による方法で構成された規準に対して,結合重みの非一意性が無視できないことを示したものである.ネットワークの構造決定規準を構成するためには,その統計的性質に関する考察がまだ不十分であるように思われる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-25
著者
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学工学部
-
萩原 克幸
三重大学工学部電気電子工学科
-
萩原 克幸
豊橋技術科学大学情報工学系
-
戸田 尚宏
舞鶴工業高等専門学校電気工学科
-
萩原 克幸
三重大学 工学部 物理工学料
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学
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