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J-GLOBAL ID：201702253876485077   整理番号：17A0757637

不均衡データ分類のためのSMOTEを用いた単層複素数値神経回路網【Powered by NICT】

Single-Layered Complex-Valued Neural Network with SMOTE for Imbalanced Data Classification

著者 (2件)： Matsuda Kentarou ,  Murase Kazuyuki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 349-354  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分類の分野で最も一般的な問題の一つは,不均衡データを処理する方法である。不適切な処理は学習精度の低下,分級器の感度の原因となる。本研究では,不均衡なデータセットを分類するために単層complexvaluedニューラルネットワーク(CVNN)を用いた。また,不均衡データ問題を克服するために,著者らは複素ニューラルネットワークのための合成マイノリティオーバーサンプリング技術(SMOTE)と呼ばれる良く知られたオーバーサンプリングアルゴリズムを用いた。SMOTEは少数派クラスデータをサンプリングする手法である。不均衡データ分類問題のためのSMOTEと複素ニューラルネットワークの効率を検証するために,UCI貯蔵所からおよび実数値ニューラルネットワーク(RVNN)と比較して五不均衡データセットを用いた。その結果,SMOTEと複素ニューラルネットワークは対応物よりも試験した大部分のデータセットの良好な感度と精度を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *神経回路網 ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *単一層 ,  精度 ,  *複素数 ,  分級機 ,  不均衡データセット ,  複素ニューラルネットワーク ,  *不均衡 ,  *不均衡データ
準シソーラス用語： 少数派 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 均衡 ,  データ分類 ,  単層 ,  数値 ,  神経回路網