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J-GLOBAL ID：202202250731380286   整理番号：22A1086605

確率的選択による多重サポートベクトル回帰器とPNNアーキテクチャの支援により設計した動的に生成された階層型ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dynamically Generated Hierarchical Neural Networks Designed With the Aid of Multiple Support Vector Regressors and PNN Architecture With Probabilistic Selection

著者 (4件)： Roh Seok-Beom (School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Suwon, Hwaseong-si, South Korea) ,  Oh Sung-Kwun (School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Suwon, Hwaseong-si, South Korea) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Fu Zunwei (Research Center for Big Data and Artificial Intelligence, Linyi University, Linyi, China and)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 33  号： 4  ページ： 1385-1399  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,基本ニューロンの種類や層を構成する方法のような動的に生成された階層的ニューラルネットワークに関する2つの問題を考察した。最初の問題では,最小二乗サポートベクトル回帰(SVR)のバリアントバージョンを基本ニューロンとして選択した。サポートベクトルマシン(SVM)は,通常良好な分類性能を示す代表的な分類器である。SVMとともに,SVRを導入して回帰問題に対処した。特に,最小二乗SVRは,最適化問題の定式化における等値制約による不等式制約の置換により,高い学習速度の利点を持つ。最小二乗SVRに基づいて,ファジィクラスタリングと最小二乗SVRの線形結合の型である多重最小二乗(MLS)SVRを提案し,モデリング性能を改善した。さらに,MLSSVRが従来の多項式の代わりに汎用ノードとして利用される階層的ニューラルネットワークを開発した。層によって動的層に生成される階層的ニューラルネットワークの重要な問題を,層の増加によって同じ層に位置するノードの多様性を維持する方法に関して議論した。ノードの多様性を維持するために,候補ノード間のノードを選ぶために,打切り選択とローエットホイール選択(RWS)のような様々な選択法を提案した。さらに,入力変数の全ての構成を示すすべての候補を決定するために,計算オーバヘッドを減らすために,新しい実装法を提案した。選択したノードの多様性と計算側面の観点から,提案した方法が従来の設計方法論よりも好ましいことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  性能 ,  多項式 ,  *回帰分析 ,  最適化問題 ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  *多重化 ,  数学的変換 ,  定式化 ,  *計算機アーキテクチャ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 線形結合 ,  ファジィクラスタリング ,  オーバヘッド ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (7件)： 確率 ,  多重 ,  サポートベクトル回帰 ,  アーキテクチャ ,  支援 ,  設計 ,  階層型ニューラルネットワーク