Parametric ReLU関数を活性化関数として持つニューラルネットワークの多項式関数包囲を構築する方法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-11-05
• タイトル: Parametric ReLU関数を活性化関数として持つニューラルネットワークの多項式関数包囲を構築する方法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: How to build a polynomial function enclosure for Neural Networks with parametric rectified linear units
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 湘南工科大学
• 著者所属: 湘南工科大学
• 著者所属: 湘南工科大学
• 著者所属: 湘南工科大学
• 著者所属: 湘南工科大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shonan Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shonan Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shonan Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shonan Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shonan Institute of Technology
• 著者名: 岡崎, 秀晃; 小澤, 和也; 磯貝, 海斗; 橘, 俊宏; 中野, 秀夫
• 著者名(英): Hideaki, Okazaki; Kazuya, Ozawa; Kaito, Isogai; Toshihiro, Tachibana; Hideo, Nakano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本報告では，Parametric ReLU (PReLU) 関数を活性化関数として持つニューラルネットワークの多項式関数包囲をいかに構築するか議論する．[12] と類似の 2 入力の入力層，4 ノードの隠れ層，1 出力の出力層からなる 3 層のニューラルネットワーク ： 3 層 PReLU NN に注目する．そして，多項式関数 : α₀ + α₁ x₁ + α₂ x₂ +α₃ x₁ x₂ を基礎として，この 3 層 PreLU NN の多項式関数包囲を求める方法を与える．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this report we study how to build a polynomial function enclosure for neural networks (NN) with parametric rectified linear units (PReLU). We focus on a three-layer neural network similar to [12] that has two input nodes, four hidden processing nodes, and a single output node. We give a method to obtain a polynomial function enclosure for the three-layer PReLU NN, based on a polynomial function : α₀ + α₁ x₁ + α₂ x₂ +α₃ x₁ x₂
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN1009593X
• 書誌情報: 研究報告アルゴリズム（AL）; 巻 2018-AL-170, 号 18, p. 1-5, 発行日 2018-11-05
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8566
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会