文献の詳細
言語 | 日本語 |
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著者 | 中村 郁夫 |
論文名 | ニューラルネットワークによる知識獲得手法に関する研究 |
年月 | 2004年3月 |
要約 | 多層パーセプトロンは高性能な識別器である.学習によって獲得した知識は, 結合重みや中間層や出力層の出力値として表現されている.しかし,複雑な結 合と非線形変換で構成されているために学習後のネットワークから人間が理解できるような知識を得ることは困難である. そこで本研究では,多層パーセプトロンの入力部に複数の非線形変換を用意し, そのパラメータ及び利用重みを学習させることにより,パーセプトロンの 学習結果から,入力要素が識別にどのように影響しているのかを考慮した 多項式ルールを抽出する方法を提案する. 事前に用意する非線形関数は人間が意味付け可能なものだけを選択し使用する. 提案手法を人工データと実データに適用し,数値実験により有効性を示す. |
@MastersThesis {中村2004, author = {中村 郁夫}, title = {ニューラルネットワークによる知識獲得手法に関する研究}, year = {2004}, month = mar }