最適汎化ニューラルネットワークの誤差最小構成法
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概要
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我々が層状パ-セプトロンの学習に期待することは,与えられた訓練デ-タから汎化により本来の関数にできるだけ近い入出力関係を求めることである.これまでの研究で,本来の関数がわからないにもかかわらず,その関数の最良近似を与える射影汎化ニュ-ラルネットワ-クを実現する方法が明らかになっている.また,そのようなニュ-ラルネットワ-クが多数存在していることも示されている.そこで本論文では,その自由度を利用して,最適汎化能力を保ちながらニュ-ラルネットワ-ク内に生じる誤差の影響を最も抑制できる構成法を与えることにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
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