ある制約を設けたGaussian素子の学習誤差と汎化誤差について
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概要
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階層型ニューラルネットやRadial Basis Functionのモデル選択規準を構成する際, モデルの階層性に起因して, 真の結合重みが識別可能性を失うという問題があり, これまでに, 学習誤差の期待値の上界および汎化誤差の期待値の下界が得られている. 本稿では, 平均値パラメータのパラメータ空間を入力点の集合としたGaussian素子について, 正規雑音列を出力データとした場合に, 〓-coveringの概念と極値理論を組み合わせる形で, 学習誤差の期待値および汎化誤差の期待値のオーダーを導いた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-16
著者
-
萩原 克幸
三重大学教育学部
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学工学部
-
臼井 支朗
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
久野 和宏
愛知工業大学 工学部
-
臼井 支朗
豊橋技科大
-
萩原 克幸
名工大
-
萩原 克幸
三重大学 工学部 物理工学料
-
久野 和宏
三重大学 工学部 物理工学料
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学
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