最適汎化ニューラルネットワークの最適構成法
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概要
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階層型ニューラルネットワークの学習は,ニューラルネットワークを一つの関数とみなせば,与えられた訓練データからある評価基準のもとで最適な関数を求める問題として捉えることができる.文献では,汎化を考慮した評価基準を満たすニューラルネットワークの構成法を明らかにした.またその構成法には,重みの選び方等に自由度が存在していることも示した.本論文では,この自由度を利用して,最適汎化能力を保ちながら更に誤差の抑制や故障に対する頑健化などの工学的要請を満たすニューラルネットワークの構成法を与える.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
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