| 研究概要 |
3層ニューラルネットワークにおいて、第3層の入力は第1層に配置された各変数をロジスティク展開したものの線形結合として書き表すことができるが、初期値を求めるためにはこれらのロジスティク展開を効率的に行う必要がある。
現在のところ、各変数ごとに、標準化した後に
a=(3,2,1),
b=(-3,-2,-1,0,1,2,3)
の3×7=21のロジスティク展開を求め、また、説明変数行列をGram-Schumit法により直交化したものの各列に関しても同様のロジスティク展開を施す。
変数選択に関しては、SASのmaxr法を前進選択と更新選択の両方から行い、結果のよい方を利用することとした。
|
