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,  

本文: PDF(1001.4KB)>>
論文を購入



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.