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J-GLOBAL ID：201702289115211960   Reference number：17A0869692

Analysis of Robustness of Approximators Based on Neural Networks Against Redundant Dimensions

ニューラルネットを用いた関数近似器の冗長次元に対するロバスト性の解析

Author (6)： SOMENO SHOICHI (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  TANNO TOMOHIRO (筑波大) ,  HORIE KAZUMASA (筑波大 大学院) ,  IZAWA JUN (筑波大 大学院) ,  ICHIBA TOMOKI (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  MORITA MASAHIKO (筑波大 大学院)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 117  Issue： 109(NC2017 5-19)  Page： 21-26  Publication year： Jun. 16, 2017 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： neural network (biomodel) ,  *function approximation ,  dimension ,  *robustness ,  accuracy ,  Machine Learning ,  *perceptron ,  error (measure) ,  approximate accuracy
Semi thesaurus term： パターンコーディング ,  並列パーセプトロン ,  extra dimensions

JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (6)：

• 新保智之,山根健,田中文英,森田昌彦,“選択的不感化ニューラルネットを用いた強化学習の価値関数近似.”信学論(D)vol.J93-D,no.6,pp.837-847,2010.
• B. Irie, and S. Miyake, “Capabilities of three-layered perceptrons,” IEEE International Conference on Neural Networks, vol. 1, pp.641-648, 1988. DOI: 10.1109/ICNN.1988.23901
• K. Funahashi,“On the approximate realization of continuous mappings by neural networks,” Neural networks, vol. 2, pp.183-192, 1989.
• J. Park and I.W. Sandberg,“Universal approximation using radial-basis-function networks,” Neural computation, vol. 3, no.2, pp.246-257, 1991. DOI: 10.1162./neco.1991.3.2.246
• P. Auer, H. Burgsteiner and W. Maass,“A learning rule for very simple universal approximators consisting of a single layer of perceptrons,” Neural networks, vol. 21, no.5, pp.786-795, 2008.

Terms in the title (6)： ニューラルネット ,  関数近似 ,  冗長 ,  次元 ,  ロバスト性 ,  解析