講演名 1998/3/20
砂時計型ネットの中間次元数選択について : AIC・MDLの不適切性と新しい基準量
平岡 和幸, 吉澤 修治,
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抄録(和) 砂時計型ネットの恒等写像学習を用いた, データフィッティング, ノイズ除去, 異常検出, 多価関数の学習, 等が適切に機能するためには, bottleneck層の次元数の設定が重要である.これは統計で言うモデル選択の問題となる.しかし, 砂時計型ネットの恒等写像学習は, 「変数誤差モデル」と呼ばれる非標準的な推定問題であることが指摘されている.このため, モデル選択に通常用いられるAICやMDLのような基準量は, 理論的にも実験的にも不適切となる.そこで本研究では, 砂時計型ネットに対応した次元数選択の基準量を提案する.また, 同じ問題に対する別のアプローチとして提案されている過負荷学習法について, その難点を指摘する.
抄録(英) The dimension of the bottleneck layer have to be decided appropriately to obtain good performance in the autoassociative learning of the bottleneck networks. Since this learning is equivalent to a statistical model which does not satisfy usual regularity conditions, AIC and MDL do not work correctly. We propose new criteria instead of them. We also point out a disadvantage of the overload learning method, which was proposed as another approach to the same problem.
キーワード(和) 砂時計型ネット / 恒等学習 / モデル選択 / 非線形主成分分析 / 変数誤差モデル
キーワード(英) bottleneck network / autoassociative learning / model sclection / nonlinear principal components analysis / errors-in-variables model
資料番号
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1998/3/20(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 砂時計型ネットの中間次元数選択について : AIC・MDLの不適切性と新しい基準量
サブタイトル(和)
タイトル(英) On selection of the bottleneck size in autoassociative learning : inadequateness of AIC and MDL, proposal of new criteria
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 砂時計型ネット / bottleneck network
キーワード(2)(和/英) 恒等学習 / autoassociative learning
キーワード(3)(和/英) モデル選択 / model sclection
キーワード(4)(和/英) 非線形主成分分析 / nonlinear principal components analysis
キーワード(5)(和/英) 変数誤差モデル / errors-in-variables model
第 1 著者 氏名(和/英) 平岡 和幸 / Kazuyuki HIRAOKA
第 1 著者 所属(和/英) 東京大学工学系情報工学
Department of Information Engineering, University of Tokyo
第 2 著者 氏名(和/英) 吉澤 修治 / Shuji Yoshizawa
第 2 著者 所属(和/英) 東京大学工学系情報工学
Department of Information Engineering, University of Tokyo
発表年月日 1998/3/20
資料番号
巻番号(vol) vol.97
号番号(no) 624
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日