論文の概要: Ensemble Deep Random Vector Functional Link Neural Network Based on Fuzzy Inference System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00801v2
- Date: Sun, 14 Jul 2024 08:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 00:26:24.974043
- Title: Ensemble Deep Random Vector Functional Link Neural Network Based on Fuzzy Inference System
- Title（参考訳）: ファジィ推論システムに基づく奥行きベクトル関数型ニューラルネットワーク
- Authors: M. Sajid, M. Tanveer, P. N. Suganthan,
- Abstract要約: アンサンブルディープランダムベクトル汎関数リンク(edRVFL)ニューラルネットワークは、従来の人工ニューラルネットワークの限界に対処する能力を示した。
本稿では,ファジィ推論システム(edRVFL-FIS)に基づく新しいEDRVFLを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6437284704257459
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ensemble deep random vector functional link (edRVFL) neural network has demonstrated the ability to address the limitations of conventional artificial neural networks. However, since edRVFL generates features for its hidden layers through random projection, it can potentially lose intricate features or fail to capture certain non-linear features in its base models (hidden layers). To enhance the feature learning capabilities of edRVFL, we propose a novel edRVFL based on fuzzy inference system (edRVFL-FIS). The proposed edRVFL-FIS leverages the capabilities of two emerging domains, namely deep learning and ensemble approaches, with the intrinsic IF-THEN properties of fuzzy inference system (FIS) and produces rich feature representation to train the ensemble model. Each base model of the proposed edRVFL-FIS encompasses two key feature augmentation components: a) unsupervised fuzzy layer features and b) supervised defuzzified features. The edRVFL-FIS model incorporates diverse clustering methods (R-means, K-means, Fuzzy C-means) to establish fuzzy layer rules, resulting in three model variations (edRVFL-FIS-R, edRVFL-FIS-K, edRVFL-FIS-C) with distinct fuzzified features and defuzzified features. Within the framework of edRVFL-FIS, each base model utilizes the original, hidden layer and defuzzified features to make predictions. Experimental results, statistical tests, discussions and analyses conducted across UCI and NDC datasets consistently demonstrate the superior performance of all variations of the proposed edRVFL-FIS model over baseline models. The source codes of the proposed models are available at https://github.com/mtanveer1/edRVFL-FIS.
- Abstract（参考訳）: アンサンブルディープランダムベクトル汎関数リンク(edRVFL)ニューラルネットワークは、従来の人工ニューラルネットワークの限界に対処する能力を示した。
しかし、EDRVFLはランダムなプロジェクションによって隠れたレイヤーの機能を生成しているため、複雑な機能を失ったり、ベースモデル(隠れた層)の特定の非線形機能をキャプチャできなかったりする可能性がある。
EDRVFLの特徴学習能力を高めるために,ファジィ推論システム(edRVFL-FIS)に基づく新しいEDRVFLを提案する。
提案したEDRVFL-FISは、ファジィ推論システム(FIS)の内在的なIF-THEN特性を用いて、深層学習とアンサンブルアプローチという2つの新興ドメインの機能を活用し、アンサンブルモデルを訓練するためのリッチな特徴表現を生成する。
提案したEDRVFL-FISの各ベースモデルには,2つの重要な機能拡張コンポーネントが含まれている。
a) 教師なしファジィ層の特徴と特徴
b) 監督された解凍特徴
EDRVFL-FISモデルは、様々なクラスタリング手法(R-means, K-means, Fuzzy C-means)を組み込んでファジィ層ルールを確立することで、3つのモデルバリエーション(EDRVFL-FIS-R, edRVFL-FIS-K, edRVFL-FIS-C)を異なるファジィ特徴と解凍特徴を持つ。
EDRVFL-FISのフレームワーク内では、各ベースモデルは元の隠蔽層と解凍した特徴を利用して予測を行う。
UCIおよびNDCデータセット間で行われた実験結果、統計的テスト、議論および分析は、ベースラインモデルよりも提案されたEDRVFL-FISモデルの全バリエーションの優れた性能を一貫して証明している。
提案されたモデルのソースコードはhttps://github.com/mtanveer1/EDRVFL-FISで公開されている。
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