講演名 2012-12-12
神経回路網によるマハラノビス判別関数の学習 : 信号が正規分布にしたがわない場合(一般)
泉 寛幸, 伊藤 嘉房, Cidambi Srinivasan,
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抄録(和) 事後確率がベイス判別関数として用いられ得ること、および、神経回路網が事後確率を学習し得ることはよく知られている。2クラスで信号の分布が正規分布の場合、事後確率のロジット変換をシフトするとマハラノビス判別関数が得られる。このシフトのサイズはベイス判別関数を学習した神経回路網を用いて容易に求められる。2クラスで信号の分布が非正規分布の場合も、2次のモーメントが存在すれば、もとの教師信号の畳み込みの一次変換を用いることにより、ベイス判別関数の学習を経てマハラノビス判別関数が得られる。当論文では、その二三の例を示す。
抄録(英) Generally known is that a posterior probability and its monotone transform can be used as Bayesian discriminant functions and a neural network can learn the posterior probability. In the two-category normal-distribution case, a shift of the logit transform of the posterior probability can be used as a Mahalanobis discriminant function. The size of the shift can be estimated by the network having learned the posterior probability. In this paper we show, with simulations, that the Mahalanobis discriminant function can be obtained in such a way in the two-category non-normal-distribution case.
キーワード(和) 神経回路網 / マハラノビス / ベイス / 判別関数 / 非正規分布
キーワード(英) Neural network / Mahalanobis / Bayesian / discriminant function / non-normal distribution
資料番号 NC2012-90
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2012/12/5(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) 神経回路網によるマハラノビス判別関数の学習 : 信号が正規分布にしたがわない場合(一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Learning of Mahalanobis discriminant functions by a neural network : For non-normally distributed signals
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 神経回路網 / Neural network
キーワード(2)(和/英) マハラノビス / Mahalanobis
キーワード(3)(和/英) ベイス / Bayesian
キーワード(4)(和/英) 判別関数 / discriminant function
キーワード(5)(和/英) 非正規分布 / non-normal distribution
第 1 著者 氏名(和/英) 泉 寛幸 / Hiroyuki Izumi
第 1 著者 所属(和/英) 愛知学院大学
Aichi Gakuin University
第 2 著者 氏名(和/英) 伊藤 嘉房 / Yoshifusa Ito
第 2 著者 所属(和/英) 愛知医科大学
Aichi Medical University
第 3 著者 氏名(和/英) Cidambi Srinivasan / Cidambi Srinivasan
第 3 著者 所属(和/英) ケンタッキー大学
University of Kentucky
発表年月日 2012-12-12
資料番号 NC2012-90
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 345
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日