| 講演名 | 1998/7/27 汎化能力獲得のためのデータ選択法と学習法 原 一之, 中山 謙二, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 階層形ニューラルネットワークのための汎化能力を保証する学習データの選択法および学習法を提案する.データ選択法はペアリング法と呼ばれ、クラス間の最近傍データの組を選択する.選択したデータによる学習法として活性化関数の切り替え法を提案する.提案法は、学習の初期においては単極にシグモイドとして振る舞い、学習の過程で両極に切り替える.提案法の有効性はコンピュータシミュレーションにより検証した. |
| 抄録(英) | In this paper, a training data selection method for multilayer neural networks which guarantees generalization performance is proposed. A pairing method selects the nearest neighbor data by finding the nearest data in the different classes, and is used to select the data which gurantee generalization performance. For the training with selected data, we propose the sigmoid function switching method. This method starts with unipolar sigmoid function, and then it swtiches to the bioplar along the training process. Effciency of these methods are evaluated by computer simulation. |
| キーワード(和) | 階層形ニューラルネットワーク / クラス境界 / シグモイド関数の切り替え |
| キーワード(英) | Multilayer neural network / Class boundary / Sigmoid function Switching |
| 資料番号 | NC98-35 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 1998/7/27(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） | 汎化能力獲得のためのデータ選択法と学習法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Data Selection and Training Method for Generalization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 階層形ニューラルネットワーク / Multilayer neural network |
| キーワード(2)（和/英） | クラス境界 / Class boundary |
| キーワード(3)（和/英） | シグモイド関数の切り替え / Sigmoid function Switching |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 原 一之 / Kazuyuki HARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京都立工業高等専門学校電子情報工学科 Dept. Elec. & Info. Eng., Tokyo Metropolitan College of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中山 謙二 / Kenji NAKAYAMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢大学工学部電気・情報工学科 Dept. Elec. & Comp. Eng., Kanazawa University |
| 発表年月日 | 1998/7/27 |
| 資料番号 | NC98-35 |
| 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 | |