M.L.P.におけるARD(Automatic Relevance Determination)の階層Bayes的アプローチ
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概要
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データセットD={t^m,x^m}^m_m=1が与えられた時、一般に入力x^m=(x^m_1,...,x^m_n)の中には、直接出力に影讐を及ほさないものが含まれている可能性がある。小文では、各入力に関連する結合荷重(weight)をグループに分け、各グループに対してregularizerを割り当てて、入力の有効性を判定するARD法についての考察を、数値実験の結果と合わせて行う。また、regularizerの比較も合ねせて行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-02-07
著者
-
松本 隆
Department Of Electronical Engineering Waseda University
-
中島 芳徳
Department of Electrical, Electronics, and Computer Engeneering, Waseda University
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- M.L.P.におけるARD(Automatic Relevance Determination)の階層Bayes的アプローチ
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