講演名 1999/10/21
多段接続形の乱数化ANNとその信頼性予測モデル
鈴木 英治, 中川 徹, 北川 一,
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抄録(和) ANNでパターン識別を行う場合,思いがけない入力,つまり学習データとは全く異なり,どのクラスへも識別するべきでないような入力,に対する識別の信頼性は非常に低い.これに対し,学習の初期状態が異なる複数のANNを並列および直列形に接続し,統合することにより信頼性を向上させる試みが報告されている.本稿では,ANNの並列・直列形接続に関する確率論的な信頼性予測モデルを提案し,実験による検証を行う.
抄録(英) In case that an input pattern is unexpected one, namely, it completely differs from that of the training set, the reliability of an ANN (Artificial Neural Network) pattern classifier is very low. The reliability can be improved by a multistage structure of randomized ANNs, in which multiple ANNs are combined in serial and parallel ways. The ANNs have different initial conditions for learning each other. In this paper, we propose a novel model for predicting the reliability of the combined multiple ANN pattern classifier. We also evaluate the model by an experiment on a pattern classification of SIN waves, and find that our model predicts the reliability well especially when the ANNs are combined in parallel way.
キーワード(和) 乱数化ANN / 多段接続 / 信頼性 / 予測モデル / パターン識別
キーワード(英) Randomized ANN / Multistage / Reliability / Prediction Model / Pattern Classification
資料番号 NC99-45
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/10/21(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) 多段接続形の乱数化ANNとその信頼性予測モデル
サブタイトル(和)
タイトル(英) Multistage Structure of Randomized ANNs and Its Reliability Prediction Model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 乱数化ANN / Randomized ANN
キーワード(2)(和/英) 多段接続 / Multistage
キーワード(3)(和/英) 信頼性 / Reliability
キーワード(4)(和/英) 予測モデル / Prediction Model
キーワード(5)(和/英) パターン識別 / Pattern Classification
第 1 著者 氏名(和/英) 鈴木 英治 / Eiji SUZUKI
第 1 著者 所属(和/英) 豊田工業大学
Toyota Technological Institute
第 2 著者 氏名(和/英) 中川 徹 / Tohru NAKAGAWA
第 2 著者 所属(和/英) 豊田工業大学
Toyota Technological Institute
第 3 著者 氏名(和/英) 北川 一 / Hajime KITAGAWA
第 3 著者 所属(和/英) 豊田工業大学
Toyota Technological Institute
発表年月日 1999/10/21
資料番号 NC99-45
巻番号(vol) vol.99
号番号(no) 382
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日