進化的多目的最適化法によるRBFネットワークのアンサンブル学習(セッション1)
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概要
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RBFネットワークの構造設計をモデルの複雑さに関する多目的最適化問題ととらえてこれを解くことで,多目的の意味で優れたRBFネットワークの集合を求めることができる.こうして求められた多様な構造のRBFネットワーク集合からアンサンブルを構築すれば,汎化能力に優れたモデルを構成できると考えられる.本研究では,進化的多目的最適化によるRBFネットワークの構築法によるアンサンブルを取り上げ,そのパターン分類への適用を検討した.アンサンブルを構成するメンバーの選択法と各メンバーの出力の結合法の組合せに対して,パターン分類のベンチマークテストデータを用いて数値実験を行った結果,従来のニューラルネットワークアンサンブルの手法と同等以上の能力を持っことが示された.
- 2007-05-17
著者
-
魚崎 勝司
福井工業大学工学部経営情報学科
-
近藤 伸彦
大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻
-
畠中 利治
大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻
-
畠中 利治
大阪大学大学院情報科学研究科
-
魚崎 勝司
福井工業大学
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