京都大学大学院 情報学研究科 数理工学専攻 応用数学講座 数理解析分野
中村・辻本研究室


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関西可積分系セミナー (1998年1月16日)

日時
1998年1月16日(金)14時40分-16時10分
場所
大阪大学基礎工学研究科数理科学大セミナー室(D524)
福水健次 (理化学研究所脳科学総合学習センター)
多層ニューラルネットワークの学習曲線の解析と可積分系

多層ニューラルネットワークを最急降下法で学習したとき,その学習曲線(汎化誤差の推移)において,いったん汎化誤差が下がったあとに上昇する現象(過学習)が生じるかどうかは議論の的になっている.これを解析するために,3層の線形ニューラルネットの最急降下法による学習を考察し,簡単な場合にはこの非線形微分方程式の解が完全に求められることを示す.その解を使って,学習曲線をみると,推定対象である関数によって,過学習が見られる場合と見られない場合があることが示される.