ボルツマンマシンによるモデル選択 : 確率的動作と期待値動作
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概要
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ボルッマンマシンのアルゴリズムを用いて, 与えられたデータをクラス分類することを試みた. その際, クラス単位で最適なサブモデルを形成できるかどうかを分類基準にした. サブモデルのパラメータ推定には最小二乗法と多層パーセプトロンを用いる2とおりについて考え, 後者においてはボルツマンマシンの確率的な動作を, 期待値を用いた決定論的な動作に置き換えることができた. さらに計算の結果得られたクラスへの所属確率を視覚化する方法も試みた.
- 2001-06-22
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