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J-GLOBAL ID：201702256028564922   整理番号：17A0311938

Wilcoxonノルムベースロバスト極限学習機械(extreme learning machineに関する予備的研究【Powered by NICT】

Preliminary study on Wilcoxon-norm-based robust extreme learning machine

著者 (5件)： Xie Xiao-Liang (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Bian Gui-Bin (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Hou Zeng-Guang (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Feng Zhen-Qiu (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Hao Jian-Long (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 198  ページ： 20-26  発行年： 2016年07月19日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形回帰問題におけるランクベースWilcoxonアプローチを用いた線形推定量は,通常,異常値に敏感でないという事実は,統計学では知られている。異常値は,データのバルクにより設定されたパターンから大きく異なるデータ点である。この事実によって触発されて,Hsiehらは機械学習の分野にWilcoxonアプローチを紹介した。四新しい学習機械,Wilcoxonニューラルネットワーク(WNN)などを調査し,これらの学習機械を訓練するために四勾配降下に基づくバックプロパゲーションアルゴリズムを開発した。これらの機械の性能は,タスクが存在する異常値の通常の非ロバスト神経回路網よりも優れていた。しかし,学習速度と勾配降下に基づくアルゴリズムの欠点を本質的であるこれらのアルゴリズムの安定性のバランスをとるために困難である。本論文では,新しいアルゴリズムは単層フィードフォワードニューラルネットワーク(SLFN)の出力重みを訓練入力重みとバイアスランダム選択であるのに使用される。このアルゴリズムは短いのためのロバストな極限学習機械(extreme learning machineまたはWRELMに基づくWilcoxonノルムと呼ばれている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単一層 ,  統計学 ,  神経回路網 ,  機械学習 ,  線形予測 ,  *ノルム ,  ニューラルネットワーク ,  *学習機械 ,  アルゴリズム ,  異常値 ,  *ロバスト性 ,  *予備調査
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  学習速度 ,  線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 極端学習機械 ,  Wilcoxonニューラルネットワーク ,  Wilcoxonノルムに基づくロバストな極端学習機械

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 極限 ,  学習機械 ,  予備的研究