汎化能力向上のための階層型ニューラルネットワークの条件付き付加項
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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汎化能力を改善する一つの方法として、通常の誤差逆伝搬法の修正量にいくつかの条件付き付加項を導入した。ここでは、数字パターン認識問題およびガラス分類問題に適用し、それぞれの付加項の学習に及ぼす影響やその汎化能力について調べた。これらの結果から学習の進行に伴う付加項の変更がネットワークの汎化能力に影饗を及ぼすことがわかった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
-
藤村 喜久郎
鳥取大学工学部
-
岸田 悟
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
徳高 平蔵
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
岸田 悟
鳥取大学大学院工学研究科
-
岸田 悟
鳥取大学工学研究科電気電子工学専攻
-
河相 宰昭
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
岸田 悟
鳥取大 工
-
岸田 悟
鳥大工
-
徳高 平蔵
鳥取大学工学部
-
藤村 喜久郎
鳥取大学大学院工学研究科
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