縮小ランクモデルの汎化誤差と特異点解消(<特集>学習理論)
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概要
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ランク縮小写像は,中間層が線形のニューラルネットであり,データからの知識発見に利用されている重要なモデルにもかかわらず,汎化誤差については,パラメータ空間の特異性により,まだ得られていなかった.この論文では,recursive blowing-upによりカルバック情報量の特異点を解消する方法を提案し,ランク縮小写像に応用することでその有用性を示し,汎化誤差の漸近展開を明かにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-07-19
著者
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