MISC

2002年1月22日

正規化ガウス関数ネットワークの変分法的ベイズ学習

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
  • 石井信
  • ,
  • 佐藤雅昭

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616
開始ページ
31
終了ページ
38
記述言語
日本語
掲載種別
出版者・発行元
社団法人電子情報通信学会

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。

リンク情報
CiNii Articles
http://ci.nii.ac.jp/naid/110003233999
CiNii Books
http://ci.nii.ac.jp/ncid/AN10091178
ID情報
  • ISSN : 0913-5685
  • CiNii Articles ID : 110003233999
  • CiNii Books ID : AN10091178

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