論文の概要: Finding hidden-feature depending laws inside a data set and classifying
it using Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10427v1
- Date: Mon, 25 Jan 2021 21:37:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-14 21:25:06.029721
- Title: Finding hidden-feature depending laws inside a data set and classifying
it using Neural Network
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたデータセット内の隠れた機能依存法則の探索と分類
- Authors: Thilo Moshagen, Nihal Acharya Adde, Ajay Navilarekal Rajgopal
- Abstract要約: ニューラルネットワークのlogcosh損失関数は、異常値の重み付けを行わない絶対誤差損失関数の利点と、平均付近における連続微分の平均二乗誤差の利点を組み合わせるために開発された。
本研究は,logcosh損失を持つ人工ニューラルネットワークを用いてパラメータ-アウトカムサンプルセットのセット値マッピングの分岐を探索し,それらの分岐に従ってサンプルを分類する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The logcosh loss function for neural networks has been developed to combine
the advantage of the absolute error loss function of not overweighting outliers
with the advantage of the mean square error of continuous derivative near the
mean, which makes the last phase of learning easier. It is clear, and one
experiences it soon, that in the case of clustered data, an artificial neural
network with logcosh loss learns the bigger cluster rather than the mean of the
two. Even more so, the ANN, when used for regression of a set-valued function,
will learn a value close to one of the choices, in other words, one branch of
the set-valued function, while a mean-square-error NN will learn the value in
between. This work suggests a method that uses artificial neural networks with
logcosh loss to find the branches of set-valued mappings in parameter-outcome
sample sets and classifies the samples according to those branches.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのログコッシュ損失関数は、アウトプライヤを過重にしない絶対誤差損失関数の利点と、平均付近の連続微分の平均二乗誤差の利点を組み合わせるために開発されており、学習の最終段階を容易にする。
クラスタ化されたデータの場合、ログコッシュ損失のある人工ニューラルネットワークが2つの平均よりも大きなクラスタを学ぶことは明らかです。
さらに、ANNは、セット値関数の回帰に使用されるとき、その選択の1つに近い値、すなわち、セット値関数の1つの分岐を学習し、平均2乗誤差NNは、その間の値を学ぶ。
本研究は,logcosh損失を持つ人工ニューラルネットワークを用いてパラメータ-アウトカムサンプルセットのセット値マッピングの分岐を探索し,それらの分岐に従ってサンプルを分類する手法を提案する。
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