WEKO3
アイテム
バグサイズを可変とするバグ外推定による汎化能力向上
http://hdl.handle.net/10228/00006292
http://hdl.handle.net/10228/0000629254ce40c5-593a-44f8-aabe-a058cc8914cd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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bnn_16_ 2_81_92.pdf (943.6 kB)
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| アイテムタイプ | 学術雑誌論文 = Journal Article(1) | |||||
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| 公開日 | 2017-08-21 | |||||
| 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 | journal article | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | バグサイズを可変とするバグ外推定による汎化能力向上 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Improving Generalization Performance Via Out-of-Bag Estimate Using Variable Size of Bags | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 著者 |
黒木, 秀一
× 黒木, 秀一 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | This paper describes a method for improving the generalization performance by means of the out-of-bag estimate for the generalization error in regression problems. We analyze the effect of the size of bags from the viewpoint of piecewise linear prediction achieved by the CAN2 (competitive associative net). Here, the CAN2 basically is a neural net for learning efficient piecewise linear approximation of nonlinear functions. We also examine and validate the effectiveness via numerical experiments. | |||||
| 言語 | en | |||||
| 書誌情報 |
en : 日本神経回路学会誌 巻 16, 号 2, p. 81-92, 発行日 2009-08-14 |
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| 出版社 | ||||||
| 出版者 | 日本神経回路学会 | |||||
| 言語 | en | |||||
| DOI | ||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.3902/jnns.16.81 | |||||
| NCID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA11658570 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||
| 収録物識別子 | 1340-766X | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||
| 収録物識別子 | 1883-0455 | |||||
| 著作権関連情報 | ||||||
| 権利情報 | 日本神経回路学会 | |||||
| 出版タイプ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 査読の有無 | ||||||
| 値 | yes | |||||
| 連携ID | ||||||
| 値 | 851 | |||||
