次へ:
はじめに
上へ:
柔らかな情報処理のための統計的手法の応用に関する研究 A STUDY ON
戻る:
本章のまとめ
階層型ニューラルネットワークの学習
Subsections
はじめに
階層型ニューラルネットのパラメータの最尤推定
ニューロン1個のみからなるネットワークの場合
尤度
Kullbak-Leiber情報量との関係
Fisher 情報量
Fisher のスコアリングアルゴリズム
初期パラメータの推定
階層型ネットワークの場合
尤度
Fisher 情報量
パラメータ推定アルゴリズム
最急降下法
パターンごとの最急降下
Fisher のスコアリングアルゴリズム
ニューロンごとの Fisher 情報量を用いる方法
パラメータの学習実験
XOR 問題
パターン識別
情報量基準による階層型ニューラルネットの中間層のニューロン数の決定法
情報量基準によるニューラルネットの評価
AICとMDLP
ニューラルネットの評価
実験
Fisherのアヤメのデータの識別
話者認識
本章のまとめ
Takio Kurita 平成14年7月3日