多変数多項式を近似する3層ニューラルネットワーク構造の計算(一般)
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概要
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任意に与えられた連続関数に対して,フィードフォワードネットワークを適当に構築すれば,その連続関数を十分な精度で近似できることが関数近似定理として証明されている.しかし,この定理では関数を近似した場合の具体的な構造についての情報は扱われていない.本報告では,与えられた多変数多項式関数を近似した場合における3層ネットワークの一つの具体的な構造を求める.ネットワークの構造はシステムパラメータであるニューロン間の結合係数および各ニューロンのバイアスで決定する活性化関数が十分に滑らかな場合,これらのシステムパラメータは活性化関数のテイラー展開および行列演算から系統的に導かれる.提案方法から得られる3層ネットワークの構造は,ネットワークの学習則に対しても有効な情報を与えるものと期待できる.
- 2010-07-26
著者
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学工学部
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学工学部電気系
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学 工学部
-
中村 雄一
阿南工高専
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学大学院工学研究科
-
中村 雄一
長岡技術科学大学
-
中村 雄一
阿南工業高等専門学校
-
中村 雄一
日立
-
中川 匡弘
長岡技科大
-
中川 匡弘
長岡技術科学大学
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