| 講演名 | 1997/3/17 ニューラルネットによる連続値入力・離散値出力データからの規則の発見 上田 博貴, 石川 眞澄, |
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| 抄録(和) | 本論文は連続値入力.離散出力データから規則の発見について述べる.人間の理解し易さを考慮すると,汎化能力が高くしかもできるだけ単純な規則が望ましいと仮定する.このトレードオフを表現する情報量基準を用いて,種々の複雑さの構造に対応するモデルから選択を行い,汎化能力が高くできるだけ単純な規則を発見する方法を提案する. |
| 抄録(英) | The paper focuses on rule extraction from data with continuous valued inputs and discrete valued-outputs. Considering the understandability of resulting rules, it is assumed that simple rules with large generalization ability are desirable. In order to obtain them, an information criterion representing this trade-off is used for model selection from among a set of networks with various complexities. |
| キーワード(和) | 規則発見 / 忘却付き構造学習 / 情報量基準 / 連続値入力 |
| キーワード(英) | rule extraction / structural learning / information criterion / continuous valued inputs |
| 資料番号 | NC96-121 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/3/17(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットによる連続値入力・離散値出力データからの規則の発見 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Rule Extraction from Data with Continuous Valued Inputs and Discrete Valued Outputs using Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 規則発見 / rule extraction |
| キーワード(2)（和/英） | 忘却付き構造学習 / structural learning |
| キーワード(3)（和/英） | 情報量基準 / information criterion |
| キーワード(4)（和/英） | 連続値入力 / continuous valued inputs |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上田 博貴 / Hiroki Ueda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学 情報工学部 Faculty of Computer Science and Systems Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 石川 眞澄 / Masumi Ishikawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学 情報工学部 Faculty of Computer Science and Systems Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1997/3/17 |
| 資料番号 | NC96-121 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 583 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |