machine_learningヘッダファイルパッケージで用いている計算式
3. モデルパラメータ\(W_{j,i}^{(m)}\)に対する制約条件
(Formula used in machine_learning header file package;
3. Constraints on model parameters \(W_{j,i}^{(m)}\))
機械学習の出力である\(x_j^{(M+1,n)}\)は
\(n\)番目の教師データが\(j\)番目のクラスに分類される理論確率と解釈されるので、
\(x_j^{(M+1,n)}\)の\(j\)に関する和が1にならなければならない。
この条件の扱いについて検討する。
Since the output of the machine learning, \(x_j^{(M+1,n)}\),
is interpreted as the theoretical probability such that
the \(n\)th teaching data is grouped into the \(j\)th class,
the summation of \(x_j^{(M+1,n)}\) with respect to \(j\) must be 1.
We consider how to treat this requirement.