4層パーセプトロンを用いた質的条件付き重回帰(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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量的変数と質的変数が混在する多変量データに対する精度の良い回帰モデルとして,4層パーセプトロンを用いた質的条件付き重回帰を提案する.提案法では,自動的かつ適切に質的変数の部分空間を構成し,各部分空間内ではそれぞれに適合する線形回帰式を量的変数を用いて推定する.質的変数の部分空間とそれに対応する線形回帰式の組を回帰ルールと呼ぶとき,4層パーセプトロンを用いれば複数の回帰ルールを一度に学習することが可能である.学習済みのパーセプトロンから,より一般化された回帰ルールを得るために,学習で得た各線形回帰式の係数値ベクトルを量子化する.提案法においては,パーセプトロンの最適中間ユニット数,及びベクトル量子化の際の最適ルール数をBIG (Bayesian lnformation Criterion)によって決定する.人工データによる実験では,提案法によりもとの回帰ルール集合がうまく復元できたことを示し,また実データによる実験では,既存法に比べてより良い回帰性能が得られたことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-08-01
著者
-
斉藤 和巳
静岡県立大学経営情報学部
-
中野 良平
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
斉藤 和巳
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
斉藤 和巳
静岡県立大学
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
棚橋 裕輔
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
斉藤 和巳
現在 静岡県立大学経営情報学部経営情報学科
-
中野 良平
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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