SFNNと削除的構造学習を用いた規則発見と汎化能力の向上
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概要
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本論文では, 石川の「忘却を用いた構造学習」にヒントを得て, 規則発見と汎化能力の向上を目指した.新たに試みられるものとしては, 従来の「階層構造」より広い概念である「階層構造を基本とするフィードフォワード型ニューラルネットワーク(SFNN)」に, 規則発見のために考案した新たな削除的構造学習のアルゴリズムを適用するという点である.これにより実際に, 構造上に注視領域が出現し, さらに汎化能力が高い構造が得られることを確かめた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-07-27
著者
-
菊地 進一
慶應義塾大学先端生命科学研究所
-
中西 正和
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
中西 正和
慶應義塾大学
-
菊地 進一
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻
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