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  1. 20 教育学部・教育学研究科
  2. 20K 科研費報告書
  3. 2012年度

多層パーセプトロンのモデル選択に関する研究

http://hdl.handle.net/10076/13756
http://hdl.handle.net/10076/13756
5cb8cf98-0fef-43a5-b014-066f79acdb5c
名前 / ファイル ライセンス アクション
20K16790.pdf 20K16790.pdf (291.4 kB)
Item type 報告書 / Research Paper(1)
公開日 2014-03-10
タイトル
タイトル 多層パーセプトロンのモデル選択に関する研究
言語 ja
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 多層パーセプトロン
キーワード
主題Scheme Other
主題 特異モデル
キーワード
主題Scheme Other
主題 モデル選択
キーワード
主題Scheme Other
主題 可変基底
キーワード
主題Scheme Other
主題 ノンパラメトリック回帰
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws
資源タイプ research report
著者 萩原, 克幸

× 萩原, 克幸

ja 萩原, 克幸

en HAGIWARA, Katsuyuki

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究では、多層パーセプトロンのモデル選択を考える上で、基底関数の可変性に着目し、データ数と同じ個数の関数集合の中を基底関数が動く場合のモデル選択の方法を確立した。その方法では、まず、集合内の関数に対して直交変換を行い、直交化された基底関数に対して、その係数を推定する。その係数に対する閾値処理により、不必要な係数を零にする。その後、逆変換により、元の基底関数の係数を求める。この際、閾値は、基底関数の可変性の性質を反映して導出しており、理論的に妥当なものである。この方法では、直交化の方法に応じて、縮小推定となる場合やスパースな表現が得られる。この方法は、ある学習法の下で、多層パーセプトロンに対しても応用可能である。
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this research, we focus on a variability of basis functions in multi-layer perceptron and establish a model selection method for the case where basis functions are selected from a finite set of functions, in which the number of candidates is equal to the number of data. In the proposed method, functions in the set are orthogonalized and their coefficients are estimated. Inefficient coefficients are set to zero by thresholding. Then inverse transform yields the weights of original basis functions. The threshold level in this method is theoretically reasonable since it derived based on the variability of basis functions. We can obtain a smooth output and/or sparse representation depending on the method of orthogonalization. The method is applicable to multi-layer perceptron under a certain training algorithm.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 平成21~23年度科学研究費補助金(基盤研究(C))研究成果報告書
書誌情報
発行日 2012-05-24
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
その他のタイトル
Research on model selection of multi-layer perceptron
出版者
出版者 三重大学
科研費番号
内容記述タイプ Other
内容記述 21500215
資源タイプ(三重大)
Kaken / 科研費報告書
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Ver.1 2023-06-19 14:53:14.415629
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