学習の統計的漸近理論

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著者

    • 村田, 昇, 1964- ムラタ, ノボル

書誌事項

タイトル

学習の統計的漸近理論

著者名

村田, 昇, 1964-

著者別名

ムラタ, ノボル

学位授与大学

東京大学

取得学位

博士 (工学)

学位授与番号

甲第9499号

学位授与年月日

1992-03-30

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 目次 / p1 (0003.jp2)
  2. 1 序論 / p1 (0005.jp2)
  3. 2 学習系と擬距離関数 / p5 (0009.jp2)
  4. 2.1 システムとモデル / p5 (0009.jp2)
  5. 2.2 損失関数と平均損失関数 / p13 (0017.jp2)
  6. 2.3 例題からの学習 / p17 (0021.jp2)
  7. 2.4 学習曲線と学習関数 / p18 (0022.jp2)
  8. 3 逐次型学習の特性 / p20 (0024.jp2)
  9. 3.1 逐次型学習と確率的降下法 / p20 (0024.jp2)
  10. 3.2 確率的降下法の基本的特性 / p24 (0028.jp2)
  11. 3.3 確率的降下法の収束 / p38 (0042.jp2)
  12. 3.4 学習時間と精度 / p42 (0046.jp2)
  13. 3.5 学習曲線とその性質 / p43 (0047.jp2)
  14. 3.6 確率的降下法の動特性 / p45 (0049.jp2)
  15. 3.7 学習曲線の動特性 / p50 (0054.jp2)
  16. 4 非逐次型学習の特性 / p53 (0057.jp2)
  17. 4.1 非逐次型の学習 / p53 (0057.jp2)
  18. 4.2 予測損失と学習損失 / p55 (0059.jp2)
  19. 4.3 学習曲線の特性 / p57 (0061.jp2)
  20. 4.4 学習系のAIC規準量 / p76 (0080.jp2)
  21. 4.5 部分モデルにおける学習 / p84 (0088.jp2)
  22. 4.6 逐次型学習と非逐次型学習との比較 / p88 (0092.jp2)
  23. 5 例題からパラメタを-意に決定できない学習の特性 / p90 (0094.jp2)
  24. 5.1 問題の記述 / p90 (0094.jp2)
  25. 5.2 学習曲線と予測エントロピー / p94 (0098.jp2)
  26. 5.3 予測エントロピーの性質 / p96 (0100.jp2)
  27. 6 結論 / p103 (0107.jp2)
  28. 謝辞 / p106 (0110.jp2)
  29. 参考文献 / p107 (0111.jp2)
9アクセス

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000098615
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000965464
  • DOI(NDL)
  • 本文言語コード
    • jpn
  • NDL書誌ID
    • 000000262929
  • データ提供元
    • 機関リポジトリ
    • NDL ONLINE
    • NDLデジタルコレクション
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