講演名 | 2000/7/11 NC2000-44 質的条件付き数法則発見法 : RF6.2アルゴリズム 斉藤 和巳, 中野 良平, |
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抄録(和) | 質的と量的双方も値を含むデータから、質的条件付き一般化多項式を要素とするルール集合の形で、そこに内在する法則の発見を考える。その一つの解法として、我々は既にRF6法を提案しているが、現実の複雑な問題では、学習済ニューラルネットからルールを復元する段階で、組み合わせ爆発が問題となっていた。本稿では、その問題点を克服する効率の良いルール復元法を提案する。すなわち、ベクトル量子化法とモデル選択基準を用いて、ルールに出現する多項式数を妥当な数まで減少させ、次いで決定木を用いて、質的条件を抽出する。4種のデータ集合を用いた我々の実験では、RF6法の改良版RF6.2法を用いて、ある程度のノイズや不要変数を含むデータからでも、簡潔で興味深い法則が発見できたことを示す。 |
抄録(英) | Given data containing both nominal and numeric values, this paper considers discovering a law in the form of a rule set of nominally conditioned polynomials. Recently, a connectioinst method called RF6 was proposed to solve problems of this type;however, for real complex problems, RF6 can suffer from a combinatorial explosion in the process of restoring rules from a trained neural network. This paper eliminated the above drawback of RF6 by inventing an efficient restoring procedure, where the number of distinct polynomials is reduced by vector quantization with a model selection criterion, and a set of nominal conditions is extracted by decision tree generation. Our experiments using four data sets showed that the new version of RF6, called RF6.2, works well in discovering very succinct interesting laws even from data containing irrelevant variables and a small amount of noise. |
キーワード(和) | 法則発見 / ニューラルネット / ベクトル量子化 / 交差検証 / 決定木 |
キーワード(英) | law discovery / neural network / vector quantization / cross-validation / decision tree |
資料番号 | NC2000-44 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 2000/7/11(から1日開催) |
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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) | NC2000-44 質的条件付き数法則発見法 : RF6.2アルゴリズム |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Discovery of Nominally Conditioned Polynomials : RF6.2 Algorithm |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 法則発見 / law discovery |
キーワード(2)(和/英) | ニューラルネット / neural network |
キーワード(3)(和/英) | ベクトル量子化 / vector quantization |
キーワード(4)(和/英) | 交差検証 / cross-validation |
キーワード(5)(和/英) | 決定木 / decision tree |
第 1 著者 氏名(和/英) | 斉藤 和巳 / Kazumi Saito |
第 1 著者 所属(和/英) | NTTコミュニケーショ科化学基礎研究所 NTT Communication Science Labs |
第 2 著者 氏名(和/英) | 中野 良平 / Ryohei Nakano |
第 2 著者 所属(和/英) | 名古屋工業大学知能情報システム学科 Nagoya Institute of Technology |
発表年月日 | 2000/7/11 |
資料番号 | NC2000-44 |
巻番号(vol) | vol.100 |
号番号(no) | 191 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 8 |
発行日 |