分類問題への適用を通したプラグマティックルールベースの性質に関する調査例

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC18-4

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): A Study on Pragmatic Rule-Bases through its Application to Classification Problems

著者名: 稲元 勉（愛媛大学）,木村 亮斗（富士通四国インフォテック）,樋上 喜信（愛媛大学）

著者名(英語): Tsutomu Inamoto (Ehime University),Akito Kimura (Fujitsu Shikoku Infortec),Yoshinobu Higami (Ehime University)

キーワード: 人工神経回路網|ルールベース|分類問題分類問題|artificial neural network|rule-base|classification problem

要約(日本語): 本稿は，著者らが開発しているルール形式に基づくプラグマティックルールベースの性質を調査することを目的とし，分類問題に対して人工神経回路網 (ANN) とプラグマティックルールベース (PRB) を併用する手法を適用した結果を示す．

ANN と PRB を併用する手法は，一般的な ANN の入力をカテゴリ入力を含むよう拡大し，ANN からの出力をカテゴリ入力が正解か否かを表すよう抽象化した拡大型ANNに基づき，拡大型ANNの中間層からの出力を離散化して構築したルールベースを用いる．

計算例では，分類問題として iris, MNIST を使用し，ルールベースを離散化する技法，ルールベースからカテゴリを推定する技法などの設定を変更した場合の正解率やルールベースのサイズを報告する．