応用統計学
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22 巻, 3 号
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  • 栗田 多喜夫, 本村 陽一
    1993 年 22 巻 3 号 p. 99-115
    発行日: 1994/03/31
    公開日: 2009/06/12
    ジャーナル フリー
    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.
  • 鈴木 秀男, 圓川 隆夫
    1993 年 22 巻 3 号 p. 117-132
    発行日: 1994/03/31
    公開日: 2009/06/12
    ジャーナル フリー
    本論文では,データの分類基準として,モデル選択問題の立場から良いとされている情報量基準の一つであるMDL (Minimum Description Length)基準を用いて,それに基づく分類アルゴリズムを提案する.そのためにまず,真のクラスター構造として,各属性の属性値に属する確率として多項分布を仮定し,それに対応した厳密なMDL基準式を導出する.そして,個々のデータを逐次的に既存のクラスターに割り付ける逐次的分類法を採用した分類アルゴリズムを提案する.さらに,導出したMDL基準の評価としてシミュレーション実験を行ない,他の分類基準と比較しながら,その有効性を示す.
  • 椿 美智子
    1993 年 22 巻 3 号 p. 133-143
    発行日: 1994/03/31
    公開日: 2009/06/12
    ジャーナル フリー
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