階層型ニューラルネットとその周辺

抄録

ニューラルネットワークの研究は,たくさんの比較的単純な情報処理要素を相互に結合したネットワーク上で信号をやりとりすることにより人間の脳を真似た情報処理を実現しようとする試みであり,計算機のハードウェア技術の飛躍的な発展にも支えられて,ここ数年再び活発化している.本稿では,特に,階層的なニューラルネットワークに関連する話題について,統計的な視点から解説する.まず,多層パーセプトロンとはどんなモデルかを説明し,学習アルゴリズム,非線形回帰分析との関係,未知データに対する汎化能力の高いネットワークを構成するための方法について言及し,最後に,Radial Basis Function (RBF)ネットワークに関連する話題について簡単に触れる.