研究課題/領域番号 |
21500215
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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研究機関 | 三重大学 |
研究代表者 |
萩原 克幸 三重大学, 教育学部, 准教授 (60273348)
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研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2011年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2010年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2009年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 多層パーセプトロン / 特異モデル / モデル選択 / 可変基底 / ノンパラメトリック回帰 / 基底可変型関数 / 極値理論 / 汎化誤差 / 学習理論 / 学習誤差 / Hard-thresholding法 |
研究概要 |
本研究では、多層パーセプトロンのモデル選択を考える上で、基底関数の可変性に着目し、データ数と同じ個数の関数集合の中を基底関数が動く場合のモデル選択の方法を確立した。その方法では、まず、集合内の関数に対して直交変換を行い、直交化された基底関数に対して、その係数を推定する。その係数に対する閾値処理により、不必要な係数を零にする。その後、逆変換により、元の基底関数の係数を求める。この際、閾値は、基底関数の可変性の性質を反映して導出しており、理論的に妥当なものである。この方法では、直交化の方法に応じて、縮小推定となる場合やスパースな表現が得られる。この方法は、ある学習法の下で、多層パーセプトロンに対しても応用可能である。
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