クラシファイヤシステムによる実数値デークの学習に関する一考察
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概要
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クラシファイヤシステム(以下CS)Booleは, 論理関数を学習する手法として高い学習能力を持っている. 我々は, ノイズのある環境においても十分な学習能力を有していることを既に確認している. しかし実際の応用面においては, 種々のデータが論理値でなく実数値データとして与えられることが多い. この実数値データの学習については, 評価用データによるシミュレーションのみならず実際の応用而においてもニューラルネットが高い性能を示すことが, 従来より知られている. 本稿では, Booleを論理関数から実数値関数への拡張方法を提案し, 評価用データを用いたシミュレーションによってその性能を評価する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
-
樋口 哲也
電子技術総合研究所
-
伊庭 斉志
電子技術総合研究所知能情報部推論研究室
-
丹羽 竜哉
電子技術総合研究所
-
伊庭 斉志
東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻
-
伊庭 斉志
電子技術総合研究所
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