講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-06-28 15:10
ニューラルネットによるパターン分類におけるパターンコーディングの効果 ○丹野智博・堀江和正・小林高彰・森田昌彦(筑波大) NC2013-13 |
抄録 |
(和) |
層状ニューラルネットにおいて,入力するアナログ値を多次元の2値パターンに変換すると,多変数関数近似器としての性能が大きく向上することが報告されている.本研究では,このパターンコーディングをパターン分類問題に適用した場合の有効性について検討する.2次元2クラス分類問題を対象として数値実験を行った結果,単純パーセプトロンに適用してもあまり効果はないが,さらに多層化する(多層パーセプトロンに適用する)か,選択的不感化を行うことによって,非常に複雑な決定境界を容易に学習できるようになることがわかった.また,境界の複雑さを表す指標を提案し,それが分類誤差と高い相関をもつことを示した.この指標は,パターンコーディングを適用すべきか,どの分類器を用いるべきかを判断するのに有用だと考えられる. |
(英) |
Recent studies reported that the performance of layered neural networks to approximate multivariable functions improves greatly by converting the analogue input value into a multidimensional binary pattern. This study examines the effectiveness of such method, called pattern coding, in pattern classification. Numerical experiments on two-dimensional two-class classification roblems show that a multilayer perceptron can learn very complex decision boundaries when pattern coding is applied; pattern coding is also quite effective for a simple perceptron if selective desensitization is applied together. We propose some barometers to express the complexity of the boundary quantitatively and showed they have sufficiently high correlations with classification errors. These barometers may be useful to determine what classifier and coding should be used. |
キーワード |
(和) |
パターン分類 / 層状ニューラルネット / パターンコーディング / 選択的不感化 / 決定境界 / / / |
(英) |
pattern classification / layered neural networks / pattern coding / selective desensitization / decision boundary / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 111, NC2013-13, pp. 139-143, 2013年6月. |
資料番号 |
NC2013-13 |
発行日 |
2013-06-20 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2013-13 |