非線形時系列予測の階層Bayes的アプローチ
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概要
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階層Bayes的手法を用いたニューラルネットにより非線形時系列予測を行なう。"Evidence"(周辺尤度)を評価することで、データに含まれるノイズにoverfitすることなく学習を行なうことができる。また、入力数や中間素子数の異なるモデルの中から、最適なモデルを選択することができる。実際の例として、システムノイズを含むカオス的時系列の学習と短期予測を行なった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-02-06
著者
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