特異モデルのモデル選択における最良予測と知識獲得
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概要
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知能システムの学習においては,学習モデルの候補から,与えられた規準に従って最適なモデルを選ぶ操作が必要である。その規準として,知識獲得のための一致性の規準,最良予測のための有効性の規準がある。正則なモデルでは,AICやMDLなどの優れたモデル選択規準が提唱されているが,特異モデルにおいてはいまだに解明されていない。本論文では,特異モデルに対してベイズ法の確率的複雑さを用いたモデル選択を適用する。事前分布を常に正値の分布とした場合には有効性に優れたモデル選択ができ,事前分布をJeffreys'Priorとした場合には一致性に優れたモデル選択ができると考えられる。この仮説を3層ニューラルネットのモデル選択において,実験的に検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-11
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