交差検証誤差最小化による重要重みの発見

斉藤 和巳  中野 良平  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J84-D2   No.1   pp.178-187
発行日: 2001/01/01
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
重要重み発見,  ニューラルネット,  交差検証法,  法則発見,  

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あらまし: 
本論文では,ニューラルネットの重要重み発見のため,交差検証(cross-validation)誤差を最小化するように,各重みごとの個別の2乗ペナルティ係数を学習する新手法を提案する.ペナルティ係数の学習には,BPQと呼ぶ2次学習アルゴリズムを若干修正したものを用いる.この学習法を用いれば,不要重みに対するペナルティ係数が大きくなり,対応する重みが0に近づくことにより,結果として重要重みの発見が可能となる.重要な応用として,指数が整数に限定されない一般多項式型法則をデータから発見する問題では,望ましい結果を得ることが期待できる.実験では,提案法を用いることにより,不要変数やある程度のノイズを含むデータからでも,一般多項式型法則をうまく発見できることを検証した.