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TE-PR-NAKAYAMA-K-41.pdf239.46 kBAdobe PDF
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タイトル: 階層形ニューラルネットワークにおける学習データ選択法
その他のタイトル: Training Data Selection for Multilayer Neural Netowrk
著者: 原, 一之
中山, 謙二 link image
Hara, Kazuyuki
Nakayama, Kenji
発行日: 1995年 9月20日
出版社(者): 情報処理学会
雑誌名: 全国大会講演論文集
巻: 51
号: 2
開始ページ: 41
終了ページ: 42
抄録: パターン分類問題に誤差逆伝播法(BP)を用いた場合、適切な学習データと、適切なネットワークを用いて学習することにより、学習に用いたパターンに共通する特徴や規則を自動的に抽出することが期待できる.このように、BP法は分類規則を与えることなしに、例題に基づいた分類を行なうことが出来る.このとき問題となるのは、適切な学習データの選択、つまり、学習データのサンプルの仕方と、サンプルの数、そして最適なネットワークの選択、すなわち各層のユニットの数と活性化関数の選択である。本稿では、学習データの選択法について提案し、さらに学習のある段階で提案方法によって学習データを減らすことにより、学習に要する計算量を減らすことが出来ることを示す。
URI: http://hdl.handle.net/2297/14226
関連URI: http://ci.nii.ac.jp/naid/110002877068/
http://www.ipsj.or.jp/
資料種別: Journal Article
権利関係: 利用は著作権の範囲内に限られる
版表示: publisher
出現コレクション:1.査読済論文(工)

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