縮退したFisher情報行列を持つ系の学習について
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概要
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縮退したFisher情報行列を持つ系に正則化項を付加した場合の補正対数尤度関数を最大にするパラメータの振舞いについて検討を行った。正則化項の大きさがある範囲にある時には、補正対数尤度関数を最大にするパラメータは、真のパラメータの集合のうち最も正則化項を大きくする点に確率収束する。階層型神経回路網では、真のパラメータの集合は多くの(次元の異なる)多様体の和集合からなる。パラメータの漸近特性や経験誤差、予測誤差等についても解析をおこなった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-12-16
著者
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