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  1. 学内発行誌
  2. 工学部
  3. 工学部紀要
  4. 18
  5. 2

階層型ニューラルネットワークと回帰分析の関係

https://fukuyama-u.repo.nii.ac.jp/records/7935
https://fukuyama-u.repo.nii.ac.jp/records/7935
357f99c0-99e0-4847-86fc-f089d96a5508
名前 / ファイル ライセンス アクション
KJ00005781321.pdf KJ00005781321.pdf (607.2 kB)
Item type 紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 1995-03-01
タイトル
タイトル 階層型ニューラルネットワークと回帰分析の関係
タイトル
タイトル A Study on Relationships between Multi-layered Neural Networks and Regression Analysis
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ページ属性
内容記述タイプ Other
内容記述 P(論文)
著者名(日) 渡辺, 栄治

× 渡辺, 栄治

WEKO 42653

渡辺, 栄治

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清水, 光

× 清水, 光

WEKO 42654

清水, 光

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著者名よみ
識別子Scheme WEKO
識別子 42655
姓名 ワタナベ, エイジ
著者名よみ
識別子Scheme WEKO
識別子 42656
姓名 シミズ, ヒカル
著者名(英)
識別子Scheme WEKO
識別子 42657
姓名 Watanabe, Eiji
言語 en
著者名(英)
識別子Scheme WEKO
識別子 42658
姓名 Shimizu, Hikaru
言語 en
著者所属(日)
値 福山大学工学部情報処理工学科
著者所属(日)
値 福山大学工学部情報処理工学科
抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper studies relationships between multi-layered neural networks and the regression analysis for function approximation problems in the presence of the observation noise. First, we compare NNs with regression models from the viewpoint of both model structures and parameter estimators. Based on the discussions, we propose a learning algorithm for avoidance of overfitting. Next, we propose a method for analysis of the internal representation of NN by using the principal component analysis. Finally, the modeling results of the two modeling methods are concretely shown by several numerical computations.
雑誌書誌ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00217655
書誌情報 福山大学工学部紀要

巻 18, 号 2, p. 11-22, 発行日 1995-03
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Ver.1 2023-06-19 10:33:32.333199
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