ニューラルネットツリー : 記号と非記号手法の融合
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概要
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機械学習において、殆んどのアルゴリズムは記号的手法か非記号的手法に分類できる。記号的手法の利点として、解読しやすいルールなどが得られ、それが更に再利用できる点にある。非記号的手法の利点としては、実時間に環境に適用できる点にある。両者は一長一短であり、それを融合することは重要である。小文では、ニューラルネットツリー(NNTree)について考察し、その進化的設計方法を提案する。実験結果によると、NNTreeは通常の判別木よりも認識率が高く、節点数も小さい。また、ニューラルネットの適度を適切に定義すれば、NNTreeの汎化能力を更に向上することができる。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-10-12
著者
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