2000-HPC-82-34 階層型ニューラルネットワークによって計算された等高線地図の対称性
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概要
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階層型ニューラルネットワークを用いた分類法は種々の分野、特に化学工業、医薬分野に適用されている。化合物を合成する前にその活性を見積もることは重要な技術である。化学構造データと活性の間の相関は強い非線形である。ゆえにニューラルネットワークによる評価は効果的である。標準偏差は観測点、学習点では完全に零になる。しかし、そこに疑問をはさむ余地がある。なぜならニューラルネットワークは非学習点においてはどのような値も保証しない。バックプロパゲーション学習には非対称性が見いだされ、それは分類を偏らせる。ある研究者は定量的構造活性相関において正しい分類が得られた報告するかも知れない。我々はシグモイド関数と適切なサンプリングがその結果をもたらしたと思う。我々は分類偏りを対称性を基に補正する方法を提示する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-08-03
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