論文の概要: PyTSK: A Python Toolbox for TSK Fuzzy Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03310v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 13:57:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-08 15:38:58.068729
- Title: PyTSK: A Python Toolbox for TSK Fuzzy Systems
- Title（参考訳）: PyTSK: TSKファジィシステムのためのPythonツールボックス
- Authors: Yuqi Cui and Dongrui Wu and Xue Jiang and Yifan Xu
- Abstract要約: PyTSKはTakagi-Sugeno-Kang (TSK) ファジィシステムを開発するためのPythonツールボックスである。
ユーザーはファジィクラスタリングやミニバッチ勾配勾配(MBGD)ベースのアルゴリズムを使ってTSKファジィシステムを最適化できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.40429051129863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents PyTSK, a Python toolbox for developing Takagi-Sugeno-Kang
(TSK) fuzzy systems. Based on scikit-learn and PyTorch, PyTSK allows users to
optimize TSK fuzzy systems using fuzzy clustering or mini-batch gradient
descent (MBGD) based algorithms. Several state-of-the-art MBGD-based
optimization algorithms are implemented in the toolbox, which can improve the
generalization performance of TSK fuzzy systems, especially for big data
applications. PyTSK can also be easily extended and customized for more
complicated algorithms, such as modifying the structure of TSK fuzzy systems,
developing more sophisticated training algorithms, and combining TSK fuzzy
systems with neural networks. The code of PyTSK can be found at
https://github.com/YuqiCui/pytsk.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高木スゲノカン(TSK)ファジィシステムを開発するためのPythonツールボックスであるPyTSKについて述べる。
scikit-learnとPyTorchをベースにしたPyTSKでは、ファジィクラスタリングやMBGD(Mini-batch gradient descent)ベースのアルゴリズムを使用して、TSKファジィシステムを最適化することができる。
いくつかの最先端MBGDベースの最適化アルゴリズムがツールボックスに実装されており、特にビッグデータアプリケーションにおいてTSKファジィシステムの一般化性能を向上させることができる。
PyTSKは、TSKファジィシステムの構造の変更、より洗練されたトレーニングアルゴリズムの開発、TSKファジィシステムとニューラルネットワークの組み合わせなど、より複雑なアルゴリズムのために容易に拡張およびカスタマイズできる。
PyTSKのコードはhttps://github.com/YuqiCui/pytskにある。
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