講演名 | 1998/7/27 SFNNと削除的構造学習を用いた規則発見と汎化能力の向上 菊地 進一, 中西 正和, |
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抄録(和) | 本論文では, 石川の「忘却を用いた構造学習」にヒントを得て, 規則発見と汎化能力の向上を目指した.新たに試みられるものとしては, 従来の「階層構造」より広い概念である「階層構造を基本とするフィードフォワード型ニューラルネットワーク(SFNN)」に, 規則発見のために考案した新たな削除的構造学習のアルゴリズムを適用するという点である.これにより実際に, 構造上に注視領域が出現し, さらに汎化能力が高い構造が得られることを確かめた. |
抄録(英) | In this paper, we got a hint from Ishikawa's stuctural learning algorithm with frgetting to aim at discovery of rules and improvement of generalization power. A new point in order to discovery rules is to apply a new destructive structural learning algorithm to feed-forward neural networks based on layered structure(SFNN, Special Feed-forward Neural Networks). SFNN is a wider concept than a conventional multilayered stucture. Using this system, not only gazing spheres really appear on its structure but also stronger structures are attained in terms of its generalization power. |
キーワード(和) | ニューラルネットワーク / SFNN / 構造学習 / 規則発見 / 汎化能力 |
キーワード(英) | neural networks / SFNN / structural learning / discovery of rules / generalization power |
資料番号 | NC98-34 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 1998/7/27(から1日開催) |
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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) | SFNNと削除的構造学習を用いた規則発見と汎化能力の向上 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Discovery of Rules and Improvement of Generalization Power using SFNN and Destructive Structural Learning Algorithm |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | ニューラルネットワーク / neural networks |
キーワード(2)(和/英) | SFNN / SFNN |
キーワード(3)(和/英) | 構造学習 / structural learning |
キーワード(4)(和/英) | 規則発見 / discovery of rules |
キーワード(5)(和/英) | 汎化能力 / generalization power |
第 1 著者 氏名(和/英) | 菊地 進一 / Shinichi Kikuchi |
第 1 著者 所属(和/英) | 慶應義塾大学大学院理工学研究科 Department of Science and Technology Graduate School of Keio University |
第 2 著者 氏名(和/英) | 中西 正和 / Masakazu Nakanishi |
第 2 著者 所属(和/英) | 慶應義塾大学大学院理工学研究科 Department of Science and Technology Graduate School of Keio University |
発表年月日 | 1998/7/27 |
資料番号 | NC98-34 |
巻番号(vol) | vol.98 |
号番号(no) | 219 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 8 |
発行日 |