論文の概要: MBGD-RDA Training and Rule Pruning for Concise TSK Fuzzy Regression Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00608v2
• Date: Tue, 3 Mar 2020 17:09:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 12:46:25.198742
• Title: MBGD-RDA Training and Rule Pruning for Concise TSK Fuzzy Regression Models
• Title（参考訳）: 簡潔TSKファジィ回帰モデルのためのMBGD-RDAトレーニングとルールプランニング
• Authors: Dongrui Wu
• Abstract要約: 正規化, DropRule および AdaBound アルゴリズムを用いたミニバッチグラディエントDescent が最近提案されている。 優れたパフォーマンスを示しているが、ルールの数を直接指定することはできない。 本稿では, MBGD-RDAの2つの変種を提案する。 また,TSKファジィシステムに対して,回帰性能を著しく損なうことなく,ルール数を削減できるルールプーニングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.49647841631262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To effectively train Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy systems for regression problems, a Mini-Batch Gradient Descent with Regularization, DropRule, and AdaBound (MBGD-RDA) algorithm was recently proposed. It has demonstrated superior performances; however, there are also some limitations, e.g., it does not allow the user to specify the number of rules directly, and only Gaussian MFs can be used. This paper proposes two variants of MBGD-RDA to remedy these limitations, and show that they outperform the original MBGD-RDA and the classical ANFIS algorithms with the same number of rules. Furthermore, we also propose a rule pruning algorithm for TSK fuzzy systems, which can reduce the number of rules without significantly sacrificing the regression performance. Experiments showed that the rules obtained from pruning are generally better than training them from scratch directly, especially when Gaussian MFs are used.
• Abstract（参考訳）: 回帰問題に対する高木・スゲノカン(TSK)ファジィシステムを効果的に訓練するために, 正規化, DropRule および AdaBound (MBGD-RDA) アルゴリズムを提案する。 優れた性能を示しているが、例えば、ユーザーがルールの数を直接指定することができず、ガウス MF のみが使用できるといった制限もある。 本稿では, MBGD-RDA の2つの変種を提案し, 従来の MBGD-RDA アルゴリズムと古典的 ANFIS アルゴリズムを同じルール数で上回っていることを示す。 さらに,回帰性能を著しく犠牲にすることなくルール数を削減するtskファジィシステムのルールプルーニングアルゴリズムを提案する。 実験の結果、特にガウス MF が用いられる場合、プルーニングから得られるルールは、スクラッチから直接トレーニングするよりも概して優れていることがわかった。

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