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J-GLOBAL ID：200902106232961176   整理番号：95A0187175

教師つき多層ネットワークにおける過訓練の除去のための教師なし相互情報量規範

Unsupervised Mutual Information Criterion for Elimination of overtraining in Supervised Multilayer Networks.

著者 (3件)： DECO G (Siemens AG, Munich, DEU) ,  FINNOFF W (Siemens AG, Munich, DEU) ,  ZIMMERMANN H G (Siemens AG, Munich, DEU)
資料名： Neural Computation  (Neural Computation)
巻： 7  号： 1  ページ： 86-107  発行年： 1995年01月 
JST資料番号： W0257A  ISSN： 0899-7667  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ノイズを含む小さいデータ集合の過適合を予防するためにネットワ...

シソーラス用語： 人工知能 ,...
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,...

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  多層 ,  訓練 ,  相互情報量 ,  規範