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J-GLOBAL ID：201702280968701683   整理番号：17A0406474

信頼区間によるELM予報に対する信頼性の追加【Powered by NICT】

Adding reliability to ELM forecasts by confidence intervals

著者 (9件)： Akusok Anton (Department of Mechanical and Industrial Engineering and the Iowa Informatics Initiative, The University of Iowa, Iowa City, USA) ,  Akusok Anton (Department of Business Management and Analytics, Arcada University of Applied Sciences, Helsinki, Finland) ,  Gritsenko Andrey (Department of Mechanical and Industrial Engineering and the Iowa Informatics Initiative, The University of Iowa, Iowa City, USA) ,  Miche Yoan (Bell Labs, Nokia, Espoo, Finland) ,  Miche Yoan (Department of Information and Computer Science, Aalto University School of Science, FI-00076, Finland) ,  Bjork Kaj-Mikael (Risklab at Arcada University of Applied Sciences, Helsinki, Finland) ,  Nian Rui (School of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Lauren Paula (School of Engineering and Computer Science, Oakland University, Rochester, USA) ,  Lendasse Amaury (Department of Mechanical and Industrial Engineering and the Iowa Informatics Initiative, The University of Iowa, Iowa City, USA)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 219  ページ： 232-241  発行年： 2017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,予測された出力に信頼区間を添加することにより,ELMモデルのための透明で説明可能な結果を提供する方法を提案した。教師つき学習では,利用できない,雑音の存在に起因することを情報に依存する可能性があるので,出力はしばしばランダム変数,または射影関数自体は確率的である可能性がある。出力の確率分布は,入力に依存し,観測された出力値は分布からのサンプルである。しかし,ELMは,決定論的出力を予測した。提案した方法は,信頼レベルα,ランダム出力値を確率αとこれらの間隔の間にあるようで予測信頼区間(CI)を推定することによって,この問題を検討した。出力が正常に分布していると仮定して,標準偏差は予測出力のCIを計算するために必要である(予測した出力自体は平均である)。著者らの方法は,特定の入力サンプルのためのランダム出力の標準偏差を推定することにより,ELM予測のためのCIを提供する。両方の玩具と実皮膚セグメンテーションデータセット上で良好な結果を示し,既存の自信加重ELM法と良く一致した。玩具データセットについて,予測されたCIは出力の可変分散を正確に表す。実データセットについて,CIは想起のコストで分類タスクの精度を改善した。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： 標準偏差 ,  信頼性 ,  セグメンテーション ,  射影 ,  玩具 ,  教師つき学習 ,  確率分布 ,  雑音 ,  *信頼区間
準シソーラス用語： 加重 ,  自信 ,  決定論 ,  ランダム変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 極端学習機械 ,  信頼 ,  信頼区間 ,  回帰 ,  皮膚セグメンテーション ,  ビッグデータ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 信頼区間 ,  ELM ,  予報