フィードフォワードニューラルネットワークによるLarge Margin非線形識別機の実現可能性について
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概要
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フィードフォワードニューラルネットワークは任意の連続関数を実現可能であるが、学習データ以外のデータに対する性能(汎化性能)は理論的には保証されない。そこで線形SVM (Support Vector Machine)の学習方式をニューラルネットワークの学習に取り入れることで汎化性能を保証する学習方式について検討する。また提案方式の有効性を計算機実験により検証する。
- 2006-03-09
著者
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