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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):
資料名:
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:
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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】
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分類 (1件):
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人工知能 
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