ニューラルネットツリー : 記号と非記号手法の融合
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
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。記号的手法お利点として、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
関連論文
- 第19回インテリジェントシステムシンポジウム(FAN2009)/第1回国際アウエアコンピューティングワークショップ(IWAC2009)報告
- ベイジアンフィルタに基づく研究者検索システムの開発(セッション1:検索)
- ベイジアンフィルタに基づく研究者検索システムの開発(一般セッション,パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
- Fan-in-fan-out制限付きニューラルネットをノードとするニューラルネットツリーの進化的設計に関する考察
- 遅延を持つニューラルネットワークによるロボットナビゲーション
- NNC-Treeに基づく頭部姿勢認識(セッション1:検索)
- 1E-4 ニューラルネットツリーの汎化能力に関する一考察(学習,一般セッション,人工知能と認知科学,情報処理学会創立50周年記念)
- グレーゾーン付きニューラルネットツリーの生成(セッション9:アプリケーション(2))
- 判別木,ニューラルネットと進化アルゴリズムの統合
- NNC-Treeに基づく姿勢認識(テーマセッション,パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
- 2K-4 遺伝的プログラミングを利用した二進判別木の設計
- クラスタリングを用いたLDAによる顔検出(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)
- 次元圧縮に基づくNNC-Tree構築の高速化
- NNCに基づく距離空間での決定木の構築(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般)
- NNCに基づく距離空間での決定木の構築(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般)
- 重要な Training Data を進化させるための効果的な方法
- 重要なTraining Dataを進化させるための効果的な方法(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習)
- 重要なTraining Dataを進化させるための効果的な方法(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習)
- NN-MLPの進化学習の安定化に関する基礎的考察
- ランダムMLPが提供した特徴に基づく判別木の構成
- 層交差結合によるMLP性能の向上
- 同心円上の交差数を特徴とする手書き数字認識
- 神経回路網による最近傍方法の実現
- 教師付き学習によるニューラルネットツリーの実時間学習の性能向上と効率化(一般セッション(6))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
- NNTreeの再学習によるサイズリダクション
- NNTreeの再学習によるサイズリダクション
- ニューラルネットツリー : 記号と非記号手法の融合
- ニューラルネットツリー : 記号と非記号手法の融合