学習経路と情報量の位相的性質との関係について

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概要

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ボルツマンマシンの学習とは、情報量の観点から見ると確率分布の空間を真の分布に向かってカルバック情報量の意味で分布を真の分布に近付けるということである。2素子のボルツマシマシンでは、種々のダイバージェンスのどれを用いても、学習の結果はいつも真の分布に一致する。α-ダイバージェンスは、二つの分布の離れ具合を測る規準で、αの値の極限においてカルバック情報量に一致するが、確率分布の全体の空間での位相的性質においては、大きく異なる。本研究では、情報量の位相的性質からの視点で、学習アルゴリズムにおける情報量選択と学習を繰り返していく過程で探索空間の辿る経路についての関連性について得られた結果を報告する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-02-02

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