異種の中間層素子が混在する層状ネットワークにおけるモデル決定アルゴリズム
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概要
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パターン分類に層状ニューラルネットワークを用いる際に問題となるモデル選択問題を解決するためには, 最適なモデルとパラメータの同時探索が有効である場合があり, 学習中のモデル変更に際しては, 獲得した写像をできるだけ失うことなく新たなモデルにおける学習を継続することが望ましい. 本研究では, 異種の中間層素子が混在するネットワークの最適素子構成決定(モデル選択)を写像を保存しつつモデル変更を行う"モデルスイッチング"によって実現するための, 写像間ノルムに基づくモデル選択基準を導き, 様々な種類の分離面が必要とされる問題において適切なモデルを探索するアルゴリズムを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-02-05
著者
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
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亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
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亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
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亀山 啓輔
東京工業大学大学院
-
小杉 幸夫
東京工業大学
-
Kameyama Keisuke
Graduate School Of Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
-
Kameyama Keisuke
Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institute Of Technology
-
Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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