| 講演名 | 1993/11/24 情報量規準の変形によるニューラルネット最適化の一手法 渡辺 澄夫, |
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| 抄録(和) | 人工的ニューラルネットワークの最適化の一手却として、情報量規準の変形に基づく方法を提案し、その有効性を実験的に検討する。従来の方法では考察する全てのモデルに対して最尤推定量を計算し、しかる後情報量規準の値を比較する必要があった。提案する手法は形式的な情報量規準に対して最適なモデルとパラメータとを1回の学習で獲得することができるという長所を有している。この方法は理論的には様々な問題点を持っている。そこで、その有効性を計算機シミュレーションによって検証した。 |
| 抄録(英) | An optimization method of artificial neural networks is proposed based on a modified information criterion.To obtain the optimal model by an information criterion,in conventional methods,the maximum likelihood estimator is found for each model,and then information criteria are compared.The proposed method enables us to obtain the optimal model and parameters simultaneously by only one learning procedure.There are several theoretical problems to support the proposed method,so its effectiveness is verified by computer simulation. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 情報量規準 / 予測誤差 / 統計的推定 / 構造最適化 |
| キーワード(英) | Neural Network / Information Criterion / Expected Error / Statistical estimation / strncture optimization |
| 資料番号 | NC93-52 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1993/11/24(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 情報量規準の変形によるニューラルネット最適化の一手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Optimization Method of artificial Neural Networks based on a modified Information |
| 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 Network |
| キーワード(2)（和/英） | 情報量規準 / Information Criterion |
| キーワード(3)（和/英） | 予測誤差 / Expected Error |
| キーワード(4)（和/英） | 統計的推定 / Statistical estimation |
| キーワード(5)（和/英） | 構造最適化 / strncture optimization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡辺 澄夫 / Sumio Watanabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | リコー情報通信研究所 Information and Communication R&D Center,RICOH |
| 発表年月日 | 1993/11/24 |
| 資料番号 | NC93-52 |
| 巻番号（vol） | vol.93 |
| 号番号（no） | 341 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |