論文の概要: Drift anticipation with forgetting to improve evolving fuzzy system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02442v1
- Date: Thu, 7 Jan 2021 09:21:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 13:45:35.262977
- Title: Drift anticipation with forgetting to improve evolving fuzzy system
- Title（参考訳）: ファジィシステム改善のための忘れ込みによるドリフト予測
- Authors: Cl\'ement Leroy (INTUIDOC), Eric Anquetil (INTUIDOC), Nathalie Girard
(INTUIDOC)
- Abstract要約: 本稿では,Evolving Fuzzy Systemにおける忘れを一体化するコヒーレント手法を提案する。
この忘れは、前提部分の指数的忘れと、結論部分の遅れ方向の忘れの2つの方法によって適用される。
提案手法の評価は、ベンチマークオンラインデータセット上で実施される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Working with a non-stationary stream of data requires for the analysis system
to evolve its model (the parameters as well as the structure) over time. In
particular, concept drifts can occur, which makes it necessary to forget
knowledge that has become obsolete. However, the forgetting is subjected to the
stability-plasticity dilemma, that is, increasing forgetting improve reactivity
of adapting to the new data while reducing the robustness of the system. Based
on a set of inference rules, Evolving Fuzzy Systems-EFS-have proven to be
effective in solving the data stream learning problem. However tackling the
stability-plasticity dilemma is still an open question. This paper proposes a
coherent method to integrate forgetting in Evolving Fuzzy System, based on the
recently introduced notion of concept drift anticipation. The forgetting is
applied with two methods: an exponential forgetting of the premise part and a
deferred directional forgetting of the conclusion part of EFS to preserve the
coherence between both parts. The originality of the approach consists in
applying the forgetting only in the anticipation module and in keeping the EFS
(called principal system) learned without any forgetting. Then, when a drift is
detected in the stream, a selection mechanism is proposed to replace the
obsolete parameters of the principal system with more suitable parameters of
the anticipation module. An evaluation of the proposed methods is carried out
on benchmark online datasets, with a comparison with state-of-the-art online
classifiers (Learn++.NSE, PENsemble, pclass) as well as with the original
system using different forgetting strategies.
- Abstract（参考訳）: 非定常的なデータストリームを扱うためには、分析システムが時間とともにモデル(パラメータと構造)を進化させる必要がある。
特に、概念ドリフトが発生する可能性があるため、時代遅れになった知識を忘れる必要がある。
しかし, システムのロバスト性が低下する一方で, 新たなデータへの適応性が向上する, 安定性・塑性ジレンマが増大する。
一連の推論ルールに基づいて、Evolving Fuzzy Systems-EFS-は、データストリーム学習問題を解決するのに有効であることが証明されている。
しかし、安定性と可塑性のジレンマに取り組むことは、まだ未解決の問題である。
本稿では,最近導入された概念ドリフト予測に基づくファジィシステムにおける忘れ方を統合するコヒーレントな手法を提案する。
両部間のコヒーレンスを維持するために、前提部の指数的忘れと、EFSの結論部の遅延方向の忘れとの2つの方法を適用する。
このアプローチの独創性は、期待モジュールでのみ忘れることと、EFS(プリンシパルシステムと呼ばれる)が忘れることなく学習し続けることにある。
そして,流路内でドリフトが検出されると,予測モジュールのより適切なパラメータで主システムの古いパラメータを置き換える選択機構が提案される。
提案手法の評価は,最先端のオンライン分類器 (Learn++.NSE, PENsemble, pclass) と, 異なる忘れ方策を用いたオリジナルのシステムとの比較により, ベンチマークオンラインデータセット上で行った。
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