リッジレット解析による浅いニューラルネットの重みの決定方法の改良

岡田史彦

（指導教員：田中健一郎／ 数理情報第3研究室）

研究概要

深層学習が注目される中で、中間層が一層の浅いニューラルネットの学習理論の解明の研究が盛んになっている。本研究では、データにノイズが加わっている状況下で、浅いニューラルネットの中間層の重みをリッジレット解析という手法を用いてより高精度に計算する手法を開発した。

浅いニューラルネットの重みの計算の誤差の様子

卒論の感想

無事論文を書き上げて卒業できそうなので、嬉しく思っております。研究室の方々の支えに大変感謝いたします。