講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-06-19 13:30
FGMコピュラを用いたRBFネットワークの一拡張について 太田修平・○木村光宏(法政大) R2015-10 |
抄録 |
(和) |
ニューラルネットワークの一つであるRBF(radial basis function; 放射基底関数)ネットワークの基底関数を,FGM(Farlie-Gumbel-Morgenstern)コピュラを用いて拡張したとき,複数の独立ではない入力変数を扱えることに利点があるかどうかを数値実験によって調べた.具体的には,入力データ間の依存性を与えるパラメータをRBFに組み入れることで,歪んだ放射基底関数(skewed-RBF)を提案し,組み込んだ.本稿ではモデルの提案に続いてパラメータの推定法などについて述べた後,数値実験として,2つの説明変数,1つの目的変数をもつ非線形回帰問題を設定し,従来のRBFネットワークモデル,提案したモデル,および線形重回帰モデルを用いて,目的変数の予測精度,つまり真の関数に対する近似の良さを調べた. |
(英) |
First we extend the traditional RBF (radial basis function) network to improve the applicability for nonlinear multivariate analysis. The idea of introducing copula functions into the radial basis functions is proposed. After constructing the new model, we compare the estimation performances among three models (new model, traditional RBF network, and multiple nonlinear regression model) via the sample data analysis. Our interest is whether our new model improves the forecasting accuracy of multivariate data sets. |
キーワード |
(和) |
FGMコピュラ / RBFネットワーク / 多変量回帰モデル / / / / / |
(英) |
FGM copula / RBF network / multivariate regression model / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 101, R2015-10, pp. 1-6, 2015年6月. |
資料番号 |
R2015-10 |
発行日 |
2015-06-12 (R) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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R2015-10 |