ニューラルネットワークの中間層における独立な特徴量の抽出(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)
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概要
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ニューラルネットワーク(NN)はヒトの脳のメカニズムをヒントとした学習器であり,様々な学習テーマのもと多くの研究が成されてきた.NNにおける入出力関係の学習において中間層の役割について着目したとき,多くのユニットは似たような出力を行なう場合が多い.中間層で入出力関係の特徴量を表現することができれば,非線形のスパースコーディングを達成することとなり,その特徴量に基づいて入出力関係の様々な情報を得ることが期待できる.本報告ではNNの中間層において独立な特徴量を抽出するための方法を提案する.また簡単なシミュレーションを行ない,この方法について検討を行なう.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-09
著者
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