ニューラルネットワークの教師つき学習性能改善のための新しいデータ選択法

ZHOU Yu; SU Haibin; ZHANG Hongtao

文献

J-GLOBAL ID：201202294578300920 整理番号：12A1496347

ニューラルネットワークの教師つき学習性能改善のための新しいデータ選択法

A Novel Data Selection Method for Improving Supervised Learning Performance of Neural Network

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=12A1496347&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=12A1496347&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=L7416A") }}

著者 (3件)： , ,
資料名：
巻： 15 号： 11(A) ページ： 4513-4518 発行年： 2012年11月
JST資料番号： L7416A ISSN： 1343-4500 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

訓練データ集合はニューラルネットワーク(NN)の教師つき学習性能に対し,直接的で決定的な影響を持つ。本研究では,NNの教師つき学習性能の改善を目的として,影付き集合に基づく新しい訓練データ選択アプローチを提案した。一つの例としてLVQモデルを取り上げ,人工的データセットおよびIRISデータセット上でいくつかの実験的研究を行い,提案手法の有効性をテストした。実験結果により,ここで提案した選択主法では,代表的なサンプルデータを維持し,情報を含むデータを選択し,訓練データの数を削減することが可能であることを指摘した。NN訓練のために選択されたデータを利用することで,NNの教師つき学習性能の効果的な改善が可能であった。(翻訳著者抄録)

, , , , , , , , ,
, , ,

ニューロコンピュータ , 人工知能 , その他のオペレーションズリサーチの手法

引用文献 (7件)：

[1] X. J. Zhu, Semi-supervised learning literature survey, Technical report 1530, Computer Science, University of Wisconsin Madiso, 2008
[2] Witold Pedrycz. Interpretation of cluster in the framework of shadowed sets. Pattern Recognition Letters. 2005; 26: 2439-2449
[3] Witold Pedrycz. From fuzzy sets to shadowed sets: interpretation and computing. International journal of intelligence system, 2009; 24, 48-61
[4] K. Hara, K. Nakayama, Data selection method for generalization of multilayer neural network, IEICE Trans., Fundamentals.. 1998; E81-A: 371-381
[5] Z. Xu, K. Yu, V. Tresp and J. Wang, Representative sampling for text classification using support vector machines, in: Proceedings of the 25th European Conference on Information Retrieval Research, 2003, 393-407.

, , ,

前のページに戻る