多クラス分類問題における階層型ニューラルネットの使い方
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概要
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多クラス分類問題において、バックプロパゲーションアルゴリズムによる1つの階層型ニューラルネットを用いてクラス分類を行おうとした場合、分類対象クラスが増えるに従って学習回数の増加や認識精度の低下といった問題がしばしば起こる。また、これに伴ってネットワークのパラメータの総数は増大する。これらの問題を避けるための我々の改善策は、複数の小規模なネットワークによって構成されるモジュール型のネットワーク(modular network)を用いることである。本論文において我々は、クラスの数が増えるに従って、modular networkの方が通常の階層型ニューラルネットであるnon-modular networkよりもパラメータの総数が少なくなる傾向にあるということを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-20
著者
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