講演名 2001/6/22
ボルツマンマシンによるモデル選択 : 確率的動作と期待値動作
古川 徹生,
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抄録(和) ボルッマンマシンのアルゴリズムを用いて, 与えられたデータをクラス分類することを試みた. その際, クラス単位で最適なサブモデルを形成できるかどうかを分類基準にした. サブモデルのパラメータ推定には最小二乗法と多層パーセプトロンを用いる2とおりについて考え, 後者においてはボルツマンマシンの確率的な動作を, 期待値を用いた決定論的な動作に置き換えることができた. さらに計算の結果得られたクラスへの所属確率を視覚化する方法も試みた.
抄録(英) A data classification method using a Boltzmann-machine algorithm is proposed in this paper. The purpose of the classification is to determine local submodels which describe the data of each class. The Boltzmann machine is enabled to estimate both classification and submodel parameters at the same time. The method is also used in conjunction with a set of multilayer-perceptron class models, in which the relevant algorithm work on the basis of calculated expectations, rather than actual stochastic behaviors. The network is shown to be successful for classification of iris data and wine data.
キーワード(和) モデル選択 / ボルツマンマシン / モジュラーネット / 主成分分析
キーワード(英) model selection / boltzman machine / modular network / PCA
資料番号 NC2001-30
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2001/6/22(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) ボルツマンマシンによるモデル選択 : 確率的動作と期待値動作
サブタイトル(和)
タイトル(英) Model selection by Boltzmann machine : Stochastic model and expectation model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) モデル選択 / model selection
キーワード(2)(和/英) ボルツマンマシン / boltzman machine
キーワード(3)(和/英) モジュラーネット / modular network
キーワード(4)(和/英) 主成分分析 / PCA
第 1 著者 氏名(和/英) 古川 徹生 / Tetsuo Furukawa
第 1 著者 所属(和/英) 九州工業大学情報工学部
Kyushu Institute of Technology
発表年月日 2001/6/22
資料番号 NC2001-30
巻番号(vol) vol.101
号番号(no) 154
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日