連続値関数近似のためのニューラルネットの構造学習法
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概要
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本研究の目的は,連続値入出力問題に対して有効なニューラルネットの構造学習法の検討と提案である.構造学習法の中には,隠れユニットに関する付加的評価関数を用いるものが存在する.本研究では,隠れユニットに関する付加的評価関数は不要な隠れユニットの出力分散を抑制する効果があることに着目し,重要度が低い隠れユニットほど出力分散抑制力が強く働く付加的評価関数を用いた構造学習法を提案する.シミュレーションの結果,提案手法が既存の手法と比較して安定して最適な構造を獲得できることを示す.さらに,提案手法によって獲得された構造の内部解析を行い,ニューラルネットワークがデータに内在する知識を正しく抽出していることを示す.
- 2004-05-11
著者
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真部 雄介
千葉工業大学情報科学部
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藤田 ハミド
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科
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真部 雄介
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科
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チャクラボルティ バサビ
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科
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藤田 ハミド
岩手県立大学ソフトウェア情報学部
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Yusuke Manabe
Department of Information and Network Science, Chiba Institute of Technology
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