論文の概要: CCNETS: A Novel Brain-Inspired Approach for Enhanced Pattern Recognition in Imbalanced Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04139v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 14:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 18:45:36.188674
• Title: CCNETS: A Novel Brain-Inspired Approach for Enhanced Pattern Recognition in Imbalanced Datasets
• Title（参考訳）: CCNETS:不均衡データセットにおけるパターン認識強化のための新しい脳誘発アプローチ
• Authors: Hanbeot Park (1), Yunjeong Cho (2), Hoon-Hee Kim (3)
• Abstract要約: 本研究では,新しい生成モデルに基づく分類器であるCCNETSを紹介する。 パターン認識において、不均衡なデータセットのためのデータを生成するという課題に取り組むように設計されている。 このモデルは特に、機械学習において不均衡なデータセットを扱うという、一般的で重要な課題に対処することに焦点を当てている。
• 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: This study introduces CCNETS (Causal Learning with Causal Cooperative Nets), a novel generative model-based classifier designed to tackle the challenge of generating data for imbalanced datasets in pattern recognition. CCNETS is uniquely crafted to emulate brain-like information processing and comprises three main components: Explainer, Producer, and Reasoner. Each component is designed to mimic specific brain functions, which aids in generating high-quality datasets and enhancing classification performance. The model is particularly focused on addressing the common and significant challenge of handling imbalanced datasets in machine learning. CCNETS's effectiveness is demonstrated through its application to a "fraud dataset," where normal transactions significantly outnumber fraudulent ones (99.83% vs. 0.17%). Traditional methods often struggle with such imbalances, leading to skewed performance metrics. However, CCNETS exhibits superior classification ability, as evidenced by its performance metrics. Specifically, it achieved an F1-score of 0.7992, outperforming traditional models like Autoencoders and Multi-layer Perceptrons (MLP) in the same context. This performance indicates CCNETS's proficiency in more accurately distinguishing between normal and fraudulent patterns. The innovative structure of CCNETS enhances the coherence between generative and classification models, helping to overcome the limitations of pattern recognition that rely solely on generative models. This study emphasizes CCNETS's potential in diverse applications, especially where quality data generation and pattern recognition are key. It proves effective in machine learning, particularly for imbalanced datasets. CCNETS overcomes current challenges in these datasets and advances machine learning with brain-inspired approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、パターン認識における不均衡データセットのデータ生成に挑戦するために、新しい生成モデルベースの分類器であるCCNETS(Causal Learning with Causal Cooperative Nets)を紹介する。 CCNETSは脳に似た情報処理をエミュレートするために独自に設計されており、Explainer、Producer、Reasonerの3つの主要コンポーネントから構成されている。 各コンポーネントは、高品質なデータセットの生成と分類性能の向上を支援する、特定の脳機能を模倣するように設計されている。 このモデルは特に、機械学習で不均衡なデータセットを扱うという、一般的で重要な課題に対処することに重点を置いている。 ccnetsの有効性は、通常の取引が不正取引(99.83%対0.17%)を大幅に上回る「詐欺データセット」に応用することで実証される。 従来の手法はこのような不均衡に苦しむことが多く、パフォーマンス指標が歪んだ。 しかし、ccnetsは、その性能指標で示されるように、より優れた分類能力を示す。 具体的には、0.7992のF1スコアを達成し、AutoencodersやMulti-layer Perceptrons(MLP)といった従来のモデルより優れている。 この性能は、CCNETSが通常のパターンと不正パターンをより正確に区別する能力を示している。 ccnetsの革新的な構造は生成モデルと分類モデルの一貫性を高め、生成モデルのみに依存するパターン認識の限界を克服するのに役立つ。 本研究は、CCNETSの多様なアプリケーション、特に品質データ生成とパターン認識が重要となる分野における可能性を強調する。 これは機械学習、特に不均衡なデータセットに有効である。 CCNETSはこれらのデータセットの現在の課題を克服し、脳にインスパイアされたアプローチで機械学習を進化させる。

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