• [librcsc] 実験中. (akiyama) 22:56:24

Qualification関係が何とか一段落つきそうなので,15日締切の論文のために実験中. Qualificationの5日後にまた締切ってのは,ちょっと辛い.

ともかく,やってるのは,相変わらずフォーメーション関連. BPN,RBF,NGnet,そして 三角分割+線形補間 のそれぞれでパフォーマンスを比較. 具体的には,教師データを間引いていった場合の汎化性能を評価してみている.

結論として,BPNはやはりどんな場合でもそこそこの精度を出してくれて,汎化性能が高いことが実感としてよく分かった. ただし,近似精度があくまでそこそこなので,フォーメーションに関しては実用に向かない. 後,インクリメンタルな学習だと,過学習を起こさないように調整するのがやっぱりめんどい. バッチ処理するのなら,大抵OKだろう.

要は,何に使うか,ということなんだよなぁ.


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Last-modified: 2016-03-14 (月) 14:51:37 (1927d)
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