動径基底関数を用いたクラス分類問題の分割法 : モジュール型ニューラルネットワークへの適用
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
This paper proposes an algorithm for decomposing a multi-class classification problem into a set of two-class classification problems. The algorithm divides a set of input pattern vectors corresponding to each class into subsets according to the distribution of the specified input pattern vectors. The distribution is estimated by using RBF network with MDL criterion. In this paper, the algorithm applied for constructing a modular neural network. Experimental results showed that the algorithm simplifies multi-class classification problems efficiently.
- 近畿大学の論文
- 2004-12-20
著者
関連論文
- 非マルコフ決定過程における強化学習 : 特徴的適正度の統計的性質(モデル/理論,ソフトウェアエージェントとその応用論文)
- 非マルコフ決定過程における方策勾配法の一考察 : カーリングの事例
- Ridgelet-Hough変換を用いた足跡画像符号化に関する考察 : 符号化方法の提案および従来法との特徴比較(プロセッサ, DSP, 画像処理技術及び一般)
- Ridgelet-Hough変換を用いた足跡画像符号化に関する考察--符号化方法の提案および従来法との特徴比較
- 1D-6 方策勾配法を用いたサッカーエージェントの学習 : パス・レシーブ(ゲーム・ロボカップ,一般セッション,人工知能と認知科学)
- 2P1-S-022 方策勾配法を用いたフリーキック時の行動学習(ロボカップ2,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)
- Ridgelet-Hough変換を用いた足跡画像符号化に関する考察 : 符号化方法の提案および従来法との特徴比較(プロセッサ, DSP, 画像処理技術及び一般)
- Ridgelet-Hough変換を用いた足跡画像符号化に関する考察 : 符号化方法の提案および従来法との特徴比較(プロセッサ, DSP, 画像処理技術及び一般)
- 1A1-N-028 方策勾配法を用いた運動方程式中のパラメータ学習 : 2ストーン系のカーリングゲーム(マルチエージェントロボットシステム,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)
- Ridgelet-Hough変換を用いた足跡画像符号化に関する考察 : 符号化方法の提案および従来法との特徴比較(プロセッサ, DSP, 画像処理技術及び一般)
- 方策こう配法を用いた行動学習 : 環境のダイナミクスと行動知識との分離
- マルチエージェント系における行動学習への方策こう配法の適用 : 追跡問題(分散協調とエージェント)
- マルチエージェント系における方策勾配法 : 追跡問題
- マルチエージェント系における方策勾配法 : 追跡問題
- 方策勾配法における目的関数の合成と追跡問題への適用 (テーマ:知能・適応と社会,ネットワーク) -- (マルチエージェントシステム)
- F_004 方策こう配法を用いた行動学習 : 方策中での状態遷移確率の表現(F分野:人工知能・ゲーム)
- 入力パターンベクトルの分布に基づくクラス分類問題の分割法
- 状態の複数の抽象化による方策こう配法の高速化 : トンネル状の障害物が存在する追跡問題への適用(情報ネットワーク)
- 動径基底関数を用いたクラス分類問題の分割法 : モジュール型ニューラルネットワークへの適用
- D-2-1 RBFを出力層に使用するモジュール型ニューラルネットにおける学習パターンの再構成
- マルチエージェントシステムにおける行動制御 : PSOにおける重み係数の強化学習(情報ネットワーク)
- ファジィ制御ルールにより表現された方策を持つ方策勾配法の導出