シーケンスモデルにおける過剰パラメータ化による適応性の向上

固定カーネル回帰の限界を克服するため、本稿ではシーケンスモデルにおける過剰パラメータ化を用いた勾配降下法による適応学習を提案し、その有効性を理論と実験の両面から検証する。