相関入力を用いた機械学習に関する統計力学的解析

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概要

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• Learning is to infer the underlying rules that dominate data generation using observed data. In this paper we theoretically obtain the generalization error of a model in which both a student and a teacher are linear perceptrons using the statistical mechanical method in the framework of on-line learning. In case of a gradient method, the condition which the learning rate should satisfy becomes strict as the correlation among inputs or the number of inputs used in an update becomes large. In addition, we propose the new algorithm which is not effected by the correlation. The properties are investigated through computer simulations.

• 神戸市立工業高等専門学校の論文
• 2007-03-01

著者

• 三好 誠司

  関西大システム理工

• 三好 誠司

  神戸市立高専

• 三好 誠司

  電子工学科

• 三好 誠司

  神戸市立工業高等専門学校

• 積 千洋

  神戸市立工業高等専門学校専攻科電気電子工学専攻

• 松野 雅文

  株式会社富士通エフサス

• 櫻井 信吾

  神戸市立工業高等専門学校専攻科電気電子工学専攻

• 松野 雅文

  富士通

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