BNNのGA学習法に関する汎化能力の解析
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概要
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3層BNNモデルは十分な数の中間層ニューロンを用意すればどのような論理関数も近似可能であり,応用としてはパターン認識,誤り訂正符号,分類器などがある.3層BNNの中間層ニューロンを削減する学習法については様々な優れた手法が提案されているが,構成された3層BNNの汎化能力についての検討は不十分である.本研究ではGA学習法,及び改良型GA学習法の汎化能力の解析を行う.数値実験の結果から良好な汎化性能が得られるGA学習法のコーディング方法と評価方法について考察する.
- 2007-03-09
著者
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