著者

石井 信 佐藤 雅昭

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.101, no.616, pp.31-38, 2002-01-22

被引用文献数

2

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関数近似器である正規化ガウス関数ネットワークは混合指数分布族として定式化される。よって、最尤推定法におけるEMアルゴリズムの自然な拡張である変分法的ベイズ学習法が導入される。本研究では、変分法的ベイズ学習法に階層的事前分布と確信度を導入した。また階層的モデル選択法を導入した。簡単な2次元の関数近似問題とカオス力学系の再構成問題に適用して良い結果が得られた。