正規直交性を満たす離散基底可変型の関数表現を用いた回帰モデルのモデル選択
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概要
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3層階層型ニューラルネットワークは基底関数内に, 入力の結合重みやしきい値などの, 入出力に関して非線形なパラメータを持つ. 本稿では, 離散的な値を取る非線形パラメータを含み, 互いに正規直交性を満たす基底関数の線形結合で与えられる関数表現(正規直交離散基底可変型の関数表現)を用いた回帰モデルについて, 最小二乗誤差および予測二乗誤差のサンプルの分布に関する期待値を求めた. その結果, こうしたモデルに対する最小二乗誤差・予測二乗誤差の期待値は, 線形モデルに対するものと等しくはならず, モデル選択規準も異なる形で導出された. このことから, 階層型ニューラルネットワークに対する構造決定規準が, 従来用いられてきた規準とは異なる形で与えられる可能性が強く示唆される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-12-12
著者
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学工学部
-
早坂 太一
豊田工業高等専門学校情報工学科
-
戸田 尚宏
豊橋技術科学大学
-
早坂 太一
豊橋技術科学大学情報工学系
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学
-
福田 洋一
豊橋技術科学大学情報工学系
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