「ニューラルネットワークによる学習」の版間の差分

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識別モデルや回帰モデルをデータから取得する機械学習(machine learning)には, 決定木(decision tree), ニューラルネットワーク, 統計的モデル, 遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)など様々なものが用いられる. その中でニューラルネットワークは, 逐次的学習およびオンライン学習が容易であることから, 適応的な問題に広く用いられている. ただし, 得られたモデルそのものはブラックボックス的であり, 入出力関係の説明能力に欠ける.
 
識別モデルや回帰モデルをデータから取得する機械学習(machine learning)には, 決定木(decision tree), ニューラルネットワーク, 統計的モデル, 遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)など様々なものが用いられる. その中でニューラルネットワークは, 逐次的学習およびオンライン学習が容易であることから, 適応的な問題に広く用いられている. ただし, 得られたモデルそのものはブラックボックス的であり, 入出力関係の説明能力に欠ける.
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[[category:近似・知能・感覚的手法|にゅーらるねっとわーくによるがくしゅう]]

2008年11月13日 (木) 13:25時点における最新版

【にゅーらるねっとわーくによるがくしゅう (learning by neural network)】

識別モデルや回帰モデルをデータから取得する機械学習(machine learning)には, 決定木(decision tree), ニューラルネットワーク, 統計的モデル, 遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)など様々なものが用いられる. その中でニューラルネットワークは, 逐次的学習およびオンライン学習が容易であることから, 適応的な問題に広く用いられている. ただし, 得られたモデルそのものはブラックボックス的であり, 入出力関係の説明能力に欠ける.