| 講演名 | 2002/6/21 構造学習における幾何学的な初期値設定手法の有効性に関する検討 宮城 智一, 白土 浩, |
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| 抄録(和) | 本報告では先に提案した初期値設定法が忘却付き構造学習によるニューラルネットの構造決定にどのような影響を及ぼすかを検討する.この初期値設定法は2つのStepから構成され,中間ユニットに対してはそのユニットのなす分離超平面が提示入力集合の重心を通るように荷重を設定し,出力ユニットにおいては荷重を全てゼロにする.アヤメ分類問題を対象としたシミュレーション実験の結果,提案法を用いることでネット構造が単純化され,汎化能力も向上することを確認した. |
| 抄録(英) | This report studies how our proposed initialization effects the structure determination of neural networks by structural learning with forgetting. This proposed initialization consists of two steps: weights of hidden units are initialized so that their hyperplanes should pass through the center of input pattern set, and those of output units are initialized to zero. From simulation result performed on iris classification problem, it was confirmed that proposed initialization gives more simple network structure and higher generalization ability. |
| キーワード(和) | 初期値設定 / 忘却付き構造学習 / 汎化能力 |
| キーワード(英) | Initialization / Structural Learning with Forgetting / generalization |
| 資料番号 | NC2002-25 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/6/21(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 構造学習における幾何学的な初期値設定手法の有効性に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Studies on an Initialization Based on Geometrical Approach for Structural Learning with Forgetting |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 初期値設定 / Initialization |
| キーワード(2)（和/英） | 忘却付き構造学習 / Structural Learning with Forgetting |
| キーワード(3)（和/英） | 汎化能力 / generalization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮城 智一 / Tomokazu MIYAGI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 琉球大学工学部 University of the Ryukyus |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 白土 浩 / Hiroshi SHIRATSUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 琉球大学工学部 University of the Ryukyus |
| 発表年月日 | 2002/6/21 |
| 資料番号 | NC2002-25 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 158 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |