Singularities in neural networks make Bayes generalization errors smaller even if they do not contain the true

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: Singularities in neural networks make Bayes generalization errors smaller even if they do not contain the true
• 著者・編者: Watanabe, S.; 甘利, 俊一
• 著者標目: Watanabe, S.; 甘利, 俊一
• 出版年月日等: 2002
• 出版年（W3CDTF）: 2002
• タイトル（掲載誌）: ICONIP 2002 - Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing: Computational Intelligence for the E-Age
• 掲載ページ: 1336-
• ISBN（掲載誌）: 9810475241; 9789810475246
• 本文の言語コード: eng
• 対象利用者: 一般
• コレクション（個別）: ICONIP 2002 - Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing: Computational Intelligence for the E-Age
• 異版（DOI）: 10.1109/ICONIP.2002.1202838; https://doi.org/10.1109/ICONIP.2002.1202838
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 帝京大学 : 帝京大学研究・教育リポジトリ

• 要約等: <p>Hierarchical learning machines used in information science have singularities in their parameter spaces. At singularities, the Fisher information m...