ノードパータベーション学習の統計力学(脳活動の計測と解析,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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ノードパータベーション学習は確率的勾配法の一つであり,目的関数を定式化できない問題にも適用できる利点がある.Werfelらはノードパータベーション学習の理論的な解析を誤差の入力平均の離散時間発展方程式である学習曲線を求めており,これにより入力や出力次元が有限な場合の誤差の解析が可能である.一方,我々は統計力学的手法により系の巨視的変数の決定論的な方程式を導出し,それらを用いて汎化誤差の解析を行った.その結果,出力数が増加したときに1出力当たりの汎化誤差が大きくなる原因が,他の出力の誤差によるクロストークノイズであることを明らかにした.また,Werfelらの学習曲線を熱力学的極限では我々の導出した汎化誤差と一致することを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-07-06
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
原 一之
都立高専
-
片平 健太郎
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡ノ谷 一夫
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研:jst Erato
-
原 一之
東京都立産業技術高等専門学校
-
岡ノ谷 一夫
理研脳総研:jst Erato
-
片平 健太郎
Jst Erato:理研脳総研:東大院新領域
-
岡田 真人
東大新領域:理研脳総研
-
岡ノ谷 一夫
理化学研究所脳科学総合研究センター:科学技術振興機構(jst-erato)
-
岡ノ谷 一夫
Jst Erato 岡ノ谷情動情報プロジェクト|理化学研究所|東京大学
-
岡ノ谷 一夫
理研:jst Erato
-
岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
-
岡ノ谷 一夫
千葉大学文学部認知情報科学講座
-
岡ノ谷 一夫
東大
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