正規雑音系列に対する階層型ニューラルネットワークの最小二乗誤差について
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概要
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階層型ニューラルネットワークのモデル選択においては,結合重みの非一意性によりFisher情報行列が縮退する場合があり,そうした場合には学習誤差と汎化誤差の関係を漸近展開により導けないことが知られている. その典型的な例は,データとして正規雑音系列を与える場合である. これまで,ネットワークの基底関数の選択性に着目し,基底関数の集合を有限として適当な制約を設けた場合について,そうしたデータに対する最小二乗誤差および予測二乗誤差のデータの分布に関する期待値が漸近的な意味で導かれている. 本稿では,その結果を用いて,いくつかのタイプのネットワークに対する最小二乗誤差のデータの分布に関する期待値の上界を導いた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-12-14
著者
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