抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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学習識別の一般論を展開,新しい学習法として確率的降下法を提案した。本方法によれば,異なる類のパターン分布が分離していない場合でも,最適な識別関数が得られ,また,線形識別関数に限らず,区分的線形識別関数を含む一般の識別関数系の場合にも適用丸きる。さらに,学習速度および精度について解析,学習速度と精度との間の兼ね合いについて明らかにする。また,対象とするパターンの確率分布が変化した際の系の動特性についてもその性質を具体的に明らかにする;参14