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J-GLOBAL ID：201702217198125403   整理番号：17A0077375

MICに基づく深さ信頼ネットワークの研究【JST・京大機械翻訳】

Deep Belief Networks Research Based on Maximum Information Coefficient

著者 (2件)： Zeng An (School of Computer Science and Technology,Guangdong University of Technology) ,  Zheng Qimi (School of Computer Science and Technology,Guangdong University of Technology)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 8  ページ： 249-253  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の深さ信頼ネットワーク(DBNS)トレーニングプロセスは,再構成誤差を用いて,ネットワークのトレーニングサンプルの尤度を反映することができるが,それは信頼できるものではない。最大情報係数(MIC)は2つの属性間の関連度を反映し,関連度の大きな属性を保持し,MICがロバスト性を持ち,異常値の影響を受けず,ネットワーク評価指標として用いることができる。そのため、最大情報係数(MIC)に基づく深さ信頼ネットワーク方法を提案し、一方、MICを用いてデータを処理し、データとネットワークの適合度を向上させ、ネットワーク分類誤差を低減した。一方,MICをネットワーク評価基準とし,再構成誤差の信頼性を改善した。従来の方法とMICに基づく深さ信頼ネットワーク法を用いて,手書きデータ集合MNISTとUSPSの分類実験を行い,結果は,MICに基づく深さ信頼ネットワーク法が効果的に認識率を向上させることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異常値 ,  信頼性 ,  再構成 ,  ネットワーク法 ,  ロバスト性 ,  評価基準 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 認識率 ,  適合度 ,  評価指標 ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： DBNs ,  MIC ,  Reconstruction error ,  Dimensionality reduction

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： MIC ,  信頼 ,  研究