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講演抄録/キーワード
講演名 2010-08-02 09:50
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
中村雄一阿南高専)・中川匡弘長岡技科大CAS2010-34 NLP2010-50
抄録 (和) 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. 
(英) The function approximation theorem has been proved such that the suitably constructed feedforward neural networks can sufficiently approximate given continuous functions. However, the specific structures of feedforward networks approximating functions has not been treated in the function approximation theorem. In this report, a specific structure of three layer feedforward networks approximating multivariate polynomial functions is derived. The feedforward network has some system parameters such that the coupling coefficients between the neurons and the biases of the neurons. The structure of the feedforward network is determined by the parameters. The system parameters are systematically derived by the Taylor expansion of the activation function and by the matrix operation when the activation function is smooth. It can be expected that the three layer feedforward network structure obtained from the proposed method gives the effective information to learning algorithms of the neural networks.
キーワード (和) フィードフォワードネットワーク / 構造計算 / 関数近似 / 多変数多項式 / / / /  
(英) Feed-forward neural network / Structure calculation / Function approximation / Multivariate polynomial / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 166, NLP2010-50, pp. 11-16, 2010年8月.
資料番号 NLP2010-50 
発行日 2010-07-26 (CAS, NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード CAS2010-34 NLP2010-50

研究会情報
研究会 NLP CAS  
開催期間 2010-08-02 - 2010-08-03 
開催地(和) 鳴門教育大学 
開催地(英) Naruto University of Education 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2010-08-NLP-CAS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Calculation of Three Layer Neural Network Structures Approximating Multivariate Polynomials 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) フィードフォワードネットワーク / Feed-forward neural network  
キーワード(2)(和/英) 構造計算 / Structure calculation  
キーワード(3)(和/英) 関数近似 / Function approximation  
キーワード(4)(和/英) 多変数多項式 / Multivariate polynomial  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 雄一 / Yuichi Nakamura / ナカムラ ユウイチ
第1著者 所属(和/英) 阿南工業高等専門学校 (略称: 阿南高専)
Anan National College of Technology (略称: Anan Nat. Coll. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中川 匡弘 / Masahiro Nakagawa / ナカガワ マサヒロ
第2著者 所属(和/英) 長岡技術科学大学 (略称: 長岡技科大)
Nagaoka University of Technology (略称: Nagaoka Univ. of Tech.)
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講演者
発表日時 2010-08-02 09:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-CAS2010-34,IEICE-NLP2010-50 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.165(CAS), no.166(NLP) 
ページ範囲 pp.11-16 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CAS-2010-07-26,IEICE-NLP-2010-07-26 


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