ニューラルネットによる連続値入力・離散値出力データからの規則の発見
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概要
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本論文は連続値入力.離散出力データから規則の発見について述べる.人間の理解し易さを考慮すると,汎化能力が高くしかもできるだけ単純な規則が望ましいと仮定する.このトレードオフを表現する情報量基準を用いて,種々の複雑さの構造に対応するモデルから選択を行い,汎化能力が高くできるだけ単純な規則を発見する方法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-17
著者
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