著者

黒田 健成 宮川 雅巳 田中 研太郎

出版者

Japanese Society of Applied Statistics

雑誌

応用統計学 (ISSN:02850370)

巻号頁・発行日

vol.35, no.2, pp.79-91, 2006-12-30 (Released:2009-06-12)

参考文献数

10

被引用文献数

1 1

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変数間の因果関係が因果ダイアグラムと構造方程式モデルで表現される状況で,ダイアグラムの矢線へ介入する行為を考え,その効果を定式化する.この定式化は条件付き介入の枠組みにおいて記述される.矢線への介入効果に対する識別可能条件についても考察した。線形構造方程式モデルのもとで,興味ある特性変数の分散が,これへの有向道上の矢線を介入することで,どのように変化するかを具体的に求めた.矢線への介入は,直接介入しにくい変数である中間特性を制御するうえで有用である.適用例を通して,これらの定式化の有用性を主張した.

著者

田中 研太郎 杉原 正顯 須田 礼二

雑誌

情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.49(2001-HPC-086), pp.13-17, 2001-05-25

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ニューラルネットの学習において、学習の停滞期(プラトー)が起きて、なかなか学習が進まないことがある。そのプラトーを避け、もっと速く学習する方法として、自然勾配学習法が甘利らによって考えられた。本論文では、この自然勾配学習法がうまくいかない場合があることを示し、その解決策として、普通の勾配学習法と自然勾配学習法を組み合わせることを提案し、数値実験で有効性を示す。