ニューラルネットによる概念の属性の重要度評価の試み

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概要

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パターン分類をはじめとする事例の汎化能力を持つニューラルネットワーク技術を知識情報処理へ応用することを目的として、分類問題を解く階層型ニューラルネットワークを利用して、概念の分類問題における属性の重要度の評価を行なう1つの試みについて述べる。ネットワークの入力層のノードを概念の属性に、出力層のノードを分類する概念に対応させて学習を行ない、学習が終了した後、各入力ノードが出力ノードの活性度に貢献する度合いを計算し、それを重要度の尺度とする。
一般社団法人情報処理学会の論文
1992-02-24

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