重み表現に線形の従属制約を導入した階層型ニューラルネットワークの写像能力
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概要
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ニューラルネットワークの汎化能力を保証するためには自由度を制限することが有効であるとされているが, 学習対象に関する先験的知識に基づいて制限することが重要である. 本稿では入力パターンのある種の変換に対する不変性に基づく自由度の制限方法として, 重み表現に線形の従属制約を導入する方式を提案する. 汎化能力を議論する上で, このような制約を導入した場合に写像能力がどの程度低下するのかを理論的に示す必要がある. そこで閾素子で構成される階層型ニューラルネットワークに対して, 制約を導入した場合の写像能力として, そのVC次元の上下界を明らかにする.
- 1999-07-19
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