多層パーセプトロンのFisher情報行列の正定値性について

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タイトル別名
  • An irreducible multi-layer perceptron has a positive definite Fisher information matrix

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説明

統計的推定においてパラメータの推定値の漸近的挙動を記述するにはFisher情報行列が重要な役割を果たす。しかし多層パーセプトロンではFisher情報行列が特異になることがあり、その場合には、正定値性を仮定した統計的手法を適用できないことが指摘されている。本稿では、出力に関与しない中間層素子が存在せず、かつ複数の中間層素子を1個に置き換えられない場合に、そのネットワークを既約と定義し、Fisher情報行列の正定値性とネットワークの既約性が同値であることを数学的に証明する。この定理により、Fisher情報行列が正定値でない場合、冗長な中間層素子を削除していくことにより入出力写像を変化させることなく正定値なネットワークに変換できることが結論できる。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1573387452283893248
  • NII論文ID
    110003233323
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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