Bayes 的ニューラルネット学習における Laplacian Prior と Gaussian Prior の周辺尤度比較について

• 長南 吉正

  早稲田大学 理工学部 電気電子情報工学科

• 松本 隆

  早稲田大学 理工学部 電気電子情報工学科

書誌事項

タイトル別名

• A Comparison of Laplacian Prior and Gaussian Prior for Hierarchical Bayes Learning in Neural Nets

抄録

Feedforwardニューラルネットの学習を階層Bayes的に行なう。weight parameterの事前分布としてGauss分布およびLaplace分布を考え、両者のモデルをその周辺尤度を比較することにより評価する。周辺尤度とモデルの汎化能力には密接な関係があることが期待されており、この手法を用いた数値実験結果を示す。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題

  電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 96 (509), 63-70, 1997-02-06

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 階層 Bayes 的推定
• ニューラルネット
• Gaussian Prior
• Laplacian Prior
• 周辺尤度

詳細情報

• CRID: 1573387452152790784
• NII論文ID: 110003291661
• NII書誌ID: AN10060800
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles