論文の概要: A Self-Constructing Multi-Expert Fuzzy System for High-dimensional Data Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13390v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 09:41:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:59.549835
• Title: A Self-Constructing Multi-Expert Fuzzy System for High-dimensional Data Classification
• Title（参考訳）: 高次元データ分類のための自己構築型マルチエキスパートファジィシステム
• Authors: Yingtao Ren, Yu-Cheng Chang, Thomas Do, Zehong Cao, Chin-Teng Lin,
• Abstract要約: Fuzzy Neural Networks (FNN) は、分類タスクに有効な機械学習モデルである。 自己構築型多機能ファジィシステム(SOME-FS)を提案する。 混合構造学習とマルチエキスパート先進学習の2つの学習戦略を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.926721742862156
• License:
• Abstract: Fuzzy Neural Networks (FNNs) are effective machine learning models for classification tasks, commonly based on the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system. However, when faced with high-dimensional data, especially with noise, FNNs encounter challenges such as vanishing gradients, excessive fuzzy rules, and limited access to prior knowledge. To address these challenges, we propose a novel fuzzy system, the Self-Constructing Multi-Expert Fuzzy System (SOME-FS). It combines two learning strategies: mixed structure learning and multi-expert advanced learning. The former enables each base classifier to effectively determine its structure without requiring prior knowledge, while the latter tackles the issue of vanishing gradients by enabling each rule to focus on its local region, thereby enhancing the robustness of the fuzzy classifiers. The overall ensemble architecture enhances the stability and prediction performance of the fuzzy system. Our experimental results demonstrate that the proposed SOME-FS is effective in high-dimensional tabular data, especially in dealing with uncertainty. Moreover, our stable rule mining process can identify concise and core rules learned by the SOME-FS.
• Abstract（参考訳）: ファジィニューラルネットワーク(英: Fuzzy Neural Networks、FNN)は、タカギスジェノカン(英: Takagi-Sugeno-Kang、TSK)ファジィシステムに基づく、分類タスクのための効果的な機械学習モデルである。 しかし、高次元データ、特にノイズに直面した場合、FNNは勾配の消失、過剰なファジィ規則、事前知識へのアクセス制限といった課題に直面する。 これらの課題に対処するために,新しいファジィシステムである自己構築型マルチエキスパートファジィシステム(SOME-FS)を提案する。 混合構造学習とマルチエキスパート先進学習の2つの学習戦略を組み合わせる。 前者は、各基本分類器が事前の知識を必要とせずにその構造を効果的に決定できるようにし、後者は、各規則が局所領域に集中できるようにし、ファジィ分類器の堅牢性を高めることによって、勾配の消失問題に取り組む。 全体的なアンサンブルアーキテクチャはファジィシステムの安定性と予測性能を高める。 実験の結果,SOME-FSは高次元の表層データ,特に不確実性に有効であることがわかった。 さらに,SOME-FSで学習した簡潔かつ中核的なルールを,我々の安定なルールマイニングプロセスで識別することができる。

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