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スパース化された隠れ変数を持つ制限ボルツマンマシン
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187670
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187670f221acbc-18ab-436d-8bb9-f31978a8374c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z80-1K-03.pdf (399.8 kB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-03-13 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | スパース化された隠れ変数を持つ制限ボルツマンマシン | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者名 |
横山, 悠貴
× 横山, 悠貴
× 安田, 宗樹
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ニューラルネットワークにおいて、隠れ変数を多くして複雑な構造を持たせると表現能力が高くなるが過学習を引き起こしやすくなる。そのため、過学習を引き起こしにくくするためには適切な構造を持たせなければならないがそれは経験と勘により設計しなければならないのが現状である。本講演では統計的機械学習モデルのひとつである制限ボルツマンマシンの隠れ変数に対してスパース正則化を行うことで有効な隠れ変数の数を自動調整し、汎化誤差が低減されているすることを報告する。また、制限ボルツマンマシン学習でよく使われる近似計算であるContrastive Divergence法の他, 厳密計算においてもスパース正則化により汎化誤差が低減することを示す。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第80回全国大会講演論文集 巻 2018, 号 1, p. 285-286, 発行日 2018-03-13 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
