多層パーセプトロンによる情報圧縮に適した二つのエネルギー関数
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概要
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二乗誤差をエネルギー関数とする従来の多層パーセプトロンの学習では、中間層素子が獲得するパラメータの寄与順が定まらないため、そのデータ表現は、主成分分析のような線形手法に比べて優れているとは言い難かった。本研究では、非線形パーセプトロンの恒等写像学習において、寄与順にならんだデータ表現の獲得を可能にする二つのエネルギー関数を検討する。これらのエネルギー関数は、特徴抽出とデータ圧縮という二種類の目的のそれぞれに適したデータ表現を構成し、主成分分析を上回る性能を得られることが示される。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-18
著者
-
徳永 隆治
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部
-
徳永 隆治
筑波大学システム情報工学研究科
-
徳永 隆治
筑波大学電子・情報工学系
-
徳永 隆治
筑波大
-
高橋 隆史
筑波大学電子・情報工学系学振特別研究員(PD)
-
高橋 隆史
筑波大学大学院博士課程工学研究科
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部数理情報学科
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