アンサンブル自己生成ニューラルネットワークのための高速枝刈り法
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概要
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自己生成ニューラルネットワーク(self-generating neural networks: SGNN)は与えられた訓練データセットより自動的に自己生成ニューラル木(self-generating neural tree: SGNT)を構築することで高速処理を行う.我々は,SGNNの汎化誤差を減少させるため,アンサンブル自己生成ニューラルネットワーク(ensemble self-generating neural networks: ESGNN)を提案した.ESGNNは単一のSGNNに比べ高い精度を得られるが,計算コスト(記憶容量,計算時間)はアンサンブル学習に使用するSGNNの数が増えるにつれて増大する.本論文では,分類に対する記憶容量を削減するための新しいESGNNの枝刈り法を提案する.UCI機械学習データベースの10のデータセットに対し,枝刈り後のSGNNを基本予測器とするESGNNと最近傍法によるモデルの解の精度,メモリ使用量,計算時間を比較する.実験結果より,本提案手法はメモリ使用量を枝刈り前の30%から90%削減し,最近傍法を用いたモデルに比べ高い精度が得られることを示す.さらに,2つのサンプリング法による枝刈り後のESGNNの性能評価を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-09-15
著者
-
成久 洋之
岡山理科大学工学部
-
成久 洋之
岡山理科大学
-
井上 浩孝
岡山理科大学大学院 工学研究科
-
井上 浩孝/成久
Graduate School Of Engineering Okayama University Of Science/department Of Information And Computer
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