論文の概要: A Heuristically Self-Organised Linguistic Attribute Deep Learning in Edge Computing For IoT Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04766v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 17:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 00:25:23.631226
• Title: A Heuristically Self-Organised Linguistic Attribute Deep Learning in Edge Computing For IoT Intelligence
• Title（参考訳）: iotインテリジェンスのためのエッジコンピューティングにおけるヒューリスティックな自己組織型言語特性ディープラーニング
• Authors: Hongmei He and Zhenhuan Zhu
• Abstract要約: IoTインテリジェンスの成功のためのエッジデバイスにおけるデータ融合の障壁は、"Curse of dimensionality"である。 言語決定木(LDT)を組み込んだ言語属性(LAH)は,新たな属性深層学習を表現できる。 本稿では,LAH を LDT に組み込んで意思決定や分類を行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.378411442784295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of Internet of Things (IoT), IoT intelligence becomes emerging technology. "Curse of Dimensionality" is the barrier of data fusion in edge devices for the success of IoT intelligence. A Linguistic Attribute Hierarchy (LAH), embedded with Linguistic Decision Trees (LDTs), can represent a new attribute deep learning. In contrast to the conventional deep learning, an LAH could overcome the shortcoming of missing interpretation by providing transparent information propagation through the rules, produced by LDTs in the LAH. Similar to the conventional deep learning, the computing complexity of optimising LAHs blocks the applications of LAHs. In this paper, we propose a heuristic approach to constructing an LAH, embedded with LDTs for decision making or classification by utilising the distance correlations between attributes and between attributes and the goal variable. The set of attributes is divided to some attribute clusters, and then they are heuristically organised to form a linguistic attribute hierarchy. The proposed approach was validated with some benchmark decision making or classification problems from the UCI machine learning repository. The experimental results show that the proposed self-organisation algorithm can construct an effective and efficient linguistic attribute hierarchy. Such a self-organised linguistic attribute hierarchy embedded with LDTs can not only efficiently tackle "curse of dimensionality" in a single LDT for data fusion with massive attributes, but also achieve better or comparable performance on decision making or classification, compared to the single LDT for the problem to be solved. The self-organisation algorithm is much efficient than the Genetic Algorithm in Wrapper for the optimisation of LAHs. This makes it feasible to embed the self-organisation algorithm in edge devices for IoT intelligence.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の開発によって、IoTインテリジェンスが新たなテクノロジになりつつある。 IoTインテリジェンスの成功のためのエッジデバイスにおけるデータ融合の障壁は、"Curse of dimensionality"である。 言語決定木(ldts)に埋め込まれた言語属性階層(lah)は、ディープラーニングの新しい属性を表現することができる。 従来のディープラーニングとは対照的に、LAHはLAHのLDTによって生成された規則を通して透明な情報伝達を提供することによって、欠落した解釈の欠点を克服することができる。 従来のディープラーニングと同様に、lahsを最適化する計算の複雑さはlahsの応用をブロックする。 本稿では,属性と属性と目標変数間の距離相関を利用して,意思決定や分類のためのldtを組み込んだlahを構築するためのヒューリスティックなアプローチを提案する。 属性のセットはいくつかの属性クラスタに分割され、ヒューリスティックに構成され、言語属性階層を形成する。 提案手法は、UCI機械学習レポジトリのベンチマーク決定や分類の問題によって検証された。 実験の結果,提案する自己組織化アルゴリズムは,効率的な言語属性階層を構築することができることがわかった。 LDTに埋め込まれた自己組織型言語属性階層は、大量の属性とデータ融合する単一LLTの「次元の曲線」に効率的に対処できるだけでなく、解決すべき問題に対する単一のLLTと比較して、意思決定や分類においてより良い、あるいは同等のパフォーマンスを達成できる。 自己組織化アルゴリズムは、LAHの最適化のためのWrapperの遺伝的アルゴリズムよりも効率的である。 これにより、IoTインテリジェンスのためのエッジデバイスに自己組織化アルゴリズムを組み込むことが可能になる。

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