論文の概要: An Ensemble Semi-Supervised Adaptive Resonance Theory Model with Explanation Capability for Pattern Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14373v1
• Date: Fri, 19 May 2023 20:20:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 04:52:20.878110
• Title: An Ensemble Semi-Supervised Adaptive Resonance Theory Model with Explanation Capability for Pattern Classification
• Title（参考訳）: パターン分類のための説明能力を有する半教師付き適応共鳴理論モデル
• Authors: Farhad Pourpanah and Chee Peng Lim and Ali Etemad and Q. M. Jonathan Wu
• Abstract要約: 本稿では,教師付き非教師付き適応共振理論(ART)を用いた新たなSSLモデルを提案する。 SSL-ARTの主な利点は、オンライン学習と冗長なプロトタイプノード数の削減である。 WESSL-ARTと呼ばれるアンサンブルSSL-ARTモデルを形成するために、重み付き投票方式が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.35711585943589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most semi-supervised learning (SSL) models entail complex structures and iterative training processes as well as face difficulties in interpreting their predictions to users. To address these issues, this paper proposes a new interpretable SSL model using the supervised and unsupervised Adaptive Resonance Theory (ART) family of networks, which is denoted as SSL-ART. Firstly, SSL-ART adopts an unsupervised fuzzy ART network to create a number of prototype nodes using unlabeled samples. Then, it leverages a supervised fuzzy ARTMAP structure to map the established prototype nodes to the target classes using labeled samples. Specifically, a one-to-many (OtM) mapping scheme is devised to associate a prototype node with more than one class label. The main advantages of SSL-ART include the capability of: (i) performing online learning, (ii) reducing the number of redundant prototype nodes through the OtM mapping scheme and minimizing the effects of noisy samples, and (iii) providing an explanation facility for users to interpret the predicted outcomes. In addition, a weighted voting strategy is introduced to form an ensemble SSL-ART model, which is denoted as WESSL-ART. Every ensemble member, i.e., SSL-ART, assigns {\color{black}a different weight} to each class based on its performance pertaining to the corresponding class. The aim is to mitigate the effects of training data sequences on all SSL-ART members and improve the overall performance of WESSL-ART. The experimental results on eighteen benchmark data sets, three artificially generated data sets, and a real-world case study indicate the benefits of the proposed SSL-ART and WESSL-ART models for tackling pattern classification problems.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの半教師付き学習(SSL)モデルは複雑な構造と反復的なトレーニングプロセスを持ち、予測をユーザに解釈する上で困難に直面している。 これらの問題に対処するために,ネットワークの教師付き非教師付きアダプティブ共振理論(ART)ファミリを用いた新たな解釈可能なSSLモデルを提案する。 まず、SSL-ARTは教師なしファジィARTネットワークを採用し、ラベルなしサンプルを使用したプロトタイプノードを多数作成する。 次に、教師付きファジィartmap構造を利用して、確立されたプロトタイプノードをラベル付きサンプルを使用してターゲットクラスにマップする。 具体的には,プロトタイプノードと複数のクラスラベルを関連付けるために,OtMマッピング方式を考案した。 SSL-ARTの主な利点は次のとおりである。 (i)オンライン学習を行う。 (II)OtMマッピング方式による冗長プロトタイプノード数の削減、ノイズサンプルの効果の最小化、及び (iii)予測結果の解釈のための説明設備を提供する。 さらに、WESSL-ARTと呼ばれるアンサンブルSSL-ARTモデルを形成するために、重み付き投票戦略を導入する。 すべてのアンサンブルメンバー、すなわちSSL-ARTは、対応するクラスに関連するパフォーマンスに基づいて、各クラスに {\color{black}a different weight} を割り当てる。 目的は、すべてのSSL-ARTメンバに対するトレーニングデータシーケンスの効果を緩和し、WESSL-ART全体のパフォーマンスを改善することである。 18個のベンチマークデータセット、人工的に生成された3つのデータセット、実世界のケーススタディの実験結果は、パターン分類問題に取り組むためのssl-artモデルとwessl-artモデルの利点を示している。

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