講演名 | 2007-03-16 BNNのGA学習法に関する汎化能力の解析 高橋 章郎, 中野 秀洋, 宮内 新, |
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抄録(和) | 3層BNNモデルは十分な数の中間層ニューロンを用意すればどのような論理関数も近似可能であり,応用としてはパターン認識,誤り訂正符号,分類器などがある.3層BNNの中間層ニューロンを削減する学習法については様々な優れた手法が提案されているが,構成された3層BNNの汎化能力についての検討は不十分である.本研究ではGA学習法,及び改良型GA学習法の汎化能力の解析を行う.数値実験の結果から良好な汎化性能が得られるGA学習法のコーディング方法と評価方法について考察する. |
抄録(英) | BNN can realize any desired Boolean functions provided a sufficient number of hidden neurons. The BNN can be applied to pattern classification, error correcting codes and so on. As a learning method that can reduce hidden layer neurons, many methods have been proposed. But analysis of generalization capability for BNN by these method is not sufficient so far. In this paper, we analize the generalization capability of the conventional and proposed GA-based learning methods to BNNs. Through numerical results, we consider coding and evaluation methods in the GA-based learning, which have good generalization capability. |
キーワード(和) | 3層BNN / GA学習法 / 汎化能力 |
キーワード(英) | 3 layer BNNs / GA-based learning / generalization capability |
資料番号 | NC2006-196 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 2007/3/9(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) | BNNのGA学習法に関する汎化能力の解析 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Analysis of generalization capability on GA based learning of BNNs |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 3層BNN / 3 layer BNNs |
キーワード(2)(和/英) | GA学習法 / GA-based learning |
キーワード(3)(和/英) | 汎化能力 / generalization capability |
第 1 著者 氏名(和/英) | 高橋 章郎 / Akio TAKAHASHI |
第 1 著者 所属(和/英) | 武蔵工業大学大学院 Musashi Institute of Technology |
第 2 著者 氏名(和/英) | 中野 秀洋 / Hidehiro NAKANO |
第 2 著者 所属(和/英) | 武蔵工業大学大学院 Musashi Institute of Technology |
第 3 著者 氏名(和/英) | 宮内 新 / Arata MIYAUCHI |
第 3 著者 所属(和/英) | 武蔵工業大学大学院 Musashi Institute of Technology |
発表年月日 | 2007-03-16 |
資料番号 | NC2006-196 |
巻番号(vol) | vol.106 |
号番号(no) | 590 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 5 |
発行日 |