各種構造学習法の構造化および汎化能力の比較

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概要

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誤差逆伝播学習において、ネットワーク構造の事前情報が得られない、隠れユニットの解釈が困難であるなどの問題点を解決するため、さまざまな方法が提案されている。これらの解決法を構造学習と呼ぶ。これにより汎化能力の向上も期待できる。しかし、これらの方法に関する相互の比較検討はあまりなされていない。本稿では、典型的な6種類の構造学習法を簡単に紹介するとともに、入出力ともに2値、および入力が連続値で出力が2値という2種類の例題に対して構造化能力、汎化能力などの観点から比較検討を行う。全般的に忘却付き構造学習が良い性能を示したが、要求される特性あるいは問題の性質によっては、他の学習法も有効である。
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-06-25

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