ニューラルネットを用いた法則発見
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概要
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数値データに内在する法則を発見する問題はニューラルネットの学習問題として定式化できる. その学習に, 探索方向を少記憶BFGS法で計算し, 探索幅を2次近似の最小点として計算するBPQ法を採用し, 複数の候補の中から最良のものをMDL基準で選択するRF5法を考案した. 記号処理またはコネクショニストアプローチに基づく既存法と比較して, RF5の最大の特長は, 指数の値が整数に制限されない法則を効率良く発見できることである. 実験では, ある程度のノイズを含むデータからでも, このような法則を効率良く発見できることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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