論文の概要: An Evidential Neural Network Model for Regression Based on Random Fuzzy Numbers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00647v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 07:13:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 14:17:12.250963
• Title: An Evidential Neural Network Model for Regression Based on Random Fuzzy Numbers
• Title（参考訳）: ランダムなファジィ数に基づく回帰のための実証的ニューラルネットワークモデル
• Authors: Thierry Denoeux
• Abstract要約: 本稿では,レグレッションのための距離ベースニューラルネットワークモデルを提案する。 このモデルは、入力ベクトルとプロトタイプとの交叉を証拠の断片として解釈する。 実際のデータセットによる実験は、メソッドの非常に優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.713564212269253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a distance-based neural network model for regression, in which prediction uncertainty is quantified by a belief function on the real line. The model interprets the distances of the input vector to prototypes as pieces of evidence represented by Gaussian random fuzzy numbers (GRFN's) and combined by the generalized product intersection rule, an operator that extends Dempster's rule to random fuzzy sets. The network output is a GRFN that can be summarized by three numbers characterizing the most plausible predicted value, variability around this value, and epistemic uncertainty. Experiments with real datasets demonstrate the very good performance of the method as compared to state-of-the-art evidential and statistical learning algorithms. \keywords{Evidence theory, Dempster-Shafer theory, belief functions, machine learning, random fuzzy sets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実線上の信念関数によって予測の不確かさを定量化する回帰のための距離ベースニューラルネットワークモデルを提案する。 このモデルは、入力ベクトルからプロトタイプへの距離を、ガウスランダムファジィ数(GRFN)で表される証拠の断片として解釈し、一般化積交叉則(Dempsterの規則をランダムファジィ集合に拡張する作用素)に結合する。 ネットワーク出力はGRFNであり、最も妥当な予測値、この値の変動性、およびてんかんの不確かさを特徴付ける3つの数字で要約できる。 実際のデータセットを用いた実験は、最先端の明示的および統計的学習アルゴリズムと比較して、この手法の非常に優れた性能を示す。 \keywords{Evidence theory, Dempster-Shafer theory, belief function, machine learning, random fuzzy set。

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