進化的アルゴリズムにより構造化されたニューラルネットワークからのルール抽出

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タイトル別名
  • Rule Extraction from Neural Networks Formed Using Evolutionary Algorithms

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抄録

学習済みのニューラルネットワークから学習データに内在する規則性を抽出したり、その内部構造を解釈しようとする研究が活発に行われている.本稿では.進化的アルゴリズムによりニューラルネットワークの構造を縮小化し, その構造から論理関数を抽出することを試みる.本稿で使用する進化的アルゴリズムは遺伝的アルゴリズムとランダム探索法であり, 決定論的変異を含むことにより進化の速度が速くなっている.また, ニューラルネットワーク中間層には, 2値出力を生成するニューロンモデルを採用することにより, 構造確定後のネットワークからのルール抽出を容易にしている.菖蒲データの分類において, 100%の識別精度を維持した状態でのルール抽出が可能である事を示す.

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参考文献 (18)*注記

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1571135652439513728
  • NII論文ID
    110003272295
  • NII書誌ID
    AN10487237
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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