ニューラル情報処理: 階層型ニューラルネット ワークのデータ構造 学習データ • 学習データサイズ (学習例数): n • 入力変数次元: p • 学習データ入力行列: X = n×p x11 x21 .. . x12 x22 .. . ··· ··· .. . x1p x2p .. . xn1 xn2 ··· xnp . (1) • 学習データ出力ベクトル : y = n×1 y1 y2 .. . . (2) yn 1 階層型ニューラルネット ワークのパラメータ • 隠れ層ユニット数: q • 重みパラメータ行列: W q×(1+p) = w10 w20 .. . w11 w21 .. . w12 w22 .. . ··· ··· .. . w1p w2p .. . wq0 wq1 wq2 ··· wqp . (3) • 重みパラメータ行列: = (1+q)×1 v v0 v1 .. . vq 1 . (4)
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