講演名 2001/10/12
Fan-in-fan-out制限付きニューラルネットをノードとするニューラルネットツリーの進化的設計に関する考察
水野 真一, 趙 強福,
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抄録(和) ニューラルネットツリーは、機械学習におけるひとつのモデルである。その特徴は、記号的手法と非記号的手法を融合することにより、少ないノード数で高い認識率を得られることである。しかし、ツリーのノードであるエキスパートニューラルネットをどのように設計するかは今後も重要な課題である。小文では、エキスパートニューラルネットにファンイン・ファンアウト制限を課したニューラルネットツリーについて考察し、幾つかの実験結果を示す。実験では、ノード数の急激な増加を招くことなく制限を加えることに成功した。このようなニューラルネットツリーは、精度の高いルールを抽出する際に効率が良いと考えられる。また、パターン認識において、どの部分パターンが重要なのか推測することもできる。
抄録(英) Neural network tree(NNTree)is a kind of models in the context of machine learning. By integrating symbolic approach and non-symbolic approach, NNTrees can achieve high recognition rate with comparatively less nodes than traditional decision trees. However, how each expert neural network(ENN), which is a node of NNTrees, is designed is still an important problem. In this paper, we study NNTrees with nodes of limited fan-in-fan-out and show several experimental results. In the experiments, we were able to impose the limitation on NNTrees without steep increase on the number of nodes. Such NNTrees are effective for extracting precise rules. In addition, we can guess which sub-pattern is important for pattern recognition.
キーワード(和) 判別木 / ニューラルネット / パターン認識 / 機械学習
キーワード(英) decision trees / neural networks / pattern recognition / machine learning
資料番号 NC2001-59
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2001/10/12(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 ENG
タイトル(和) Fan-in-fan-out制限付きニューラルネットをノードとするニューラルネットツリーの進化的設計に関する考察
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Study on Evolutionary Design of Neural Network Trees with Nodes of Limited Fan-in-fan-out Neural Networks
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 判別木 / decision trees
キーワード(2)(和/英) ニューラルネット / neural networks
キーワード(3)(和/英) パターン認識 / pattern recognition
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / machine learning
第 1 著者 氏名(和/英) 水野 真一 / Shinichi MIZUNO
第 1 著者 所属(和/英) 会津大学大学院コンピュータ理工学研究科
The University of Aizu Graduate School of Computer Science and Engineering
第 2 著者 氏名(和/英) 趙 強福 / Qiangfu ZHAO
第 2 著者 所属(和/英) 会津大学大学院コンピュータ理工学研究科
The University of Aizu Graduate School of Computer Science and Engineering
発表年月日 2001/10/12
資料番号 NC2001-59
巻番号(vol) vol.101
号番号(no) 365
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日