ニューラルネットワークからの命題の抽出
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概要
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著者は以前ニューラルネットワークから命題を抽出する方法を提示した。その概要は以下のとおりである。定義域が離散的な場合にはニューラルネットワークが学習する関数は多重線形関数になる。その多重線形関数の空間はユークリッド空間になる。定義域が[0,1]の場合には上記のことが近似的に成立する。この多重線形関数を(連続)プール関数で近似することによって命題を得る。そこではシグモイド関数を線形近似していたが、その後線形近似をしないアルゴリズムを考案したので、それについて述べ、Shavlikの方法と比較する。実験はvoting-recordsとirisを用いて中間素子数、重みの初期値等の影響について述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-01-17
著者
-
月本 洋
(株)東芝システムソフトウエア技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝 研究開発センターシステム技術ラボラトリ
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森田 千絵
株式会社東芝研究開発センター
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月本 洋
東京電機大学
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月本 洋
東芝研究開発センター
-
月本 洋
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝
-
月本 洋
(株)東芝
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