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J-GLOBAL ID：202202219696805429   整理番号：22A0735391

ファジィ認知マップによる暗黙バイアスのモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling implicit bias with fuzzy cognitive maps

著者 (6件)： Napoles Gonzalo (Department of Cognitive Science & Artificial Intelligence, Tilburg University, The Netherlands) ,  Grau Isel (Information Systems Group, Eindhoven University of Technology, The Netherlands) ,  Concepcion Leonardo (Business Informatics Research Group, Hasselt University, Belgium) ,  Concepcion Leonardo (Department of Computer Science, Central University of Las Villas, Cuba) ,  Koutsoviti Koumeri Lisa (Business Informatics Research Group, Hasselt University, Belgium) ,  Papa Joao Paulo (Department of Computing, Sao Paulo State University, Brazil)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 481  ページ： 33-45  発行年： 2022年 
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： 本論文では,特徴が数値あるいは離散できる構造化データセットにおける陰的バイアスを定量化するファジィ認知マップモデルを示した。著者らの提案では,問題特徴を,どのようなシミュレーションを実行するとき,最初に専門家によって活性化されるニューラル概念に写像し,一方,ニューラル概念を接続する重みは,特徴間の絶対相関/会合パターンを表す。さらに,ニューロンを飽和から保護する正規化様伝達関数を備えた新しい推論機構を紹介した。この新しい推論機構のもう一つの利点は,各反復におけるニューロンの活性化値を更新するとき,非線形性を調節することによって容易に制御できることである。最後に,このモデルの収束を研究し,固定点アトラクタの存在性と非性に関する解析条件を導いた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 伝達関数 ,  データ ,  ニューロン ,  *モデリング ,  非線形性 ,  バイアス ,  アトラクタ ,  正規化 ,  推論マシン
準シソーラス用語： 収束解析 ,  構造化データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 公平性 ,  暗黙的バイアス ,  ファジィ認知マップ ,  収束解析

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィ認知マップ ,  暗黙バイアス ,  モデリング