人工ニューラルネットワークにおけるルール抽出問題に特化した構造学習アルゴリズム
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概要
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データマイニング問題における手法として, 統計モデルの一種である階層型ニューラルネットワークは, 二分木などの従来の機械学習法と比較して数値属性データを扱いやすいなど特長を有するが, 一方では, 人間にわかりやすいルールを抽出することが困難である, という問題点も挙げられている。学習したニューラルネットワークから人間に分かりやすいIF-THEN形式のルールを抽出するための様々なアルゴリズムが提案されているが, ネットワーク構造が複雑になると不要なルールが指数的に増えるなどの問題点が知られている。またデータにノイズが含まれる場合についての有効性の評価はまだ行なわれていない。このため, ルール抽出に直接関わるネットワーク構造を簡単化することを目的として, 構造学習と呼ばれるヒューリステックなアルゴリズムが数多く提案されている。そこで本研究では, まず従来提案されているルール抽出アルゴリズムの実用性を数値的に評価した。次に, 従来の構造学習法と異なり, 判別ルールの重複度を考慮した, 新しい構造学習アルゴリズムを提案し, その有効性を数値実験により検証した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-12-01
著者
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学工学部
-
早坂 太一
豊田工業高等専門学校情報工学科
-
臼井 支朗
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
臼井 支朗
独立行政法人 理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
早坂 太一
豊橋技術科学大学情報工学系
-
Hoang Nam
豊橋技術科学大学 情報工学系
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学
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