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講演抄録/キーワード
講演名 2022-06-27 16:20
単純なソフトプラスニューラルネットワークにおけるフィッシャー情報行列の分解条件の緩和
飯田昌澄・○武石啓成竹内純一九大NC2022-6 IBISML2022-6
抄録 (和) 隠れ層1層の単純なニューラルネットワークにおける最終層の重みのフィッシャー情報行列を議論する.武石ら(2021)は活性化関数としてRectified Linear Unit (ReLU)を用いたときの近似的な固有値分解を導出した.一方飯田ら(2022)はソフトプラス関数を用いたときにReLUの場合と似た形式の分解を示したが,この結果を得るためにソフトプラス関数の急峻さに制限をおいていた.本稿では,ネットワークの入力分布を変更することで,そうした制限をおかなくてもほぼ同等の結果が成り立つことを示す. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 機械学習 / ニューラルネットワーク / フィッシャー情報行列 / ソフトプラス / ReLU / 固有値分解 / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 90, IBISML2022-6, pp. 53-60, 2022年6月.
資料番号 IBISML2022-6 
発行日 2022-06-20 (NC, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2022-6 IBISML2022-6

研究会情報
研究会 NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS  
開催期間 2022-06-27 - 2022-06-29 
開催地(和) 琉球大学50周年記念館 
開催地(英)  
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2022-06-NC-IBISML-BIO-MPS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 単純なソフトプラスニューラルネットワークにおけるフィッシャー情報行列の分解条件の緩和 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Relaxing the Requirement for Decomposition of the Fisher Information Matrix for Simple Softplus Neural Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 /  
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク /  
キーワード(3)(和/英) フィッシャー情報行列 /  
キーワード(4)(和/英) ソフトプラス /  
キーワード(5)(和/英) ReLU /  
キーワード(6)(和/英) 固有値分解 /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 飯田 昌澄 / Masazumi Iida / イイダ マサズミ
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 武石 啓成 / Yoshinari Takeishi /
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 純一 / Jun'ichi Takeuchi /
第3著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
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講演者
発表日時 2022-06-27 16:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 NC2022-6, IBISML2022-6 
巻番号(vol) 122 
号番号(no) no.89(NC), no.90(IBISML) 
ページ範囲 pp.53-60 
ページ数
発行日 2022-06-20 (NC, IBISML) 


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