- 著者
-
山崎 啓介
渡辺 澄夫
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.100, no.466, pp.23-30, 2000-11-17
- 被引用文献数
-
7
多層パーセプトロン、球形基底関数、混合正規分布などの階層構造を持つ推論モデルは、小さなモデルを表現するパラメータの集合が大きなモデルを表現するパラメータの集合の中の特異点を持つ解析的集合(解析関数の零点全体の集合)となり、特異なフィッシャー計量を持つために、学習精度を計算するアルゴリズムが確立されてない。本論では、真の分布を近似的に表現するパラメータ集合が作る体積の指数が学習精度と一致することを証明し、その性質を用いて学習精度を計算する確率的なアルゴリズムを提案し、有効性を実験的に検証する。