ニューロ回帰モデル，リサンプリング，そして診断

辻谷　将明  青木　雅彦  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J88-D2    No.2    pp.398-405
発行日: 2005/02/01
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: 
階層型ニューラルネットワーク,  ブートストラッピング,  クロスバリデーション,  影響分析,  残差分析,  

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あらまし: 
教師あり学習（Supervised Learning）としてのロジスティック回帰モデルを階層型ニューラルネットワークとの相互補完的な範ちゅうでとらえる．具体的には，ニューロン間のリンク荷重（Connection Weight）を未知パラメータとみなし，最ゆう法による統計的推測を行う．更に，ブートストラッピングやクロスバリデーションなどのリサンプリング法を援用し，隠れ（層の）ユニット数の決定，モデル適合度を検定する逸脱度に対する漸近 χ2 性の検証，診断としてモデルに不適合な影響観測値や外れ値の検出，及びモデル適合度の改善を試みる．