JP4352340B2 - ニューラルネットワークの出力値の評価方法及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
x11〜x1i,y11〜y1o
:
:
xn1〜xni,yn1〜yno
とし、これらが学習事例として学習事例記憶部13に記憶されているものとする。そしてこの学習事例によって学習されているニューラルネットワーク20に入力データx1 〜xi とこの入力データが与えられたときに出力された出力データy1 〜yo を説明対象の事例とし、その評価として、類似事例とその類似度を出力して出力値に対する説明を行うものとする。
となりニューラルネットワークの出力値と一致する。
11 重要度判定部
12 類似度計算部
13 学習事例記憶部
14 評価部
20、120 ニューラルネットワーク
100 予測システム
110 評価部
120 ニューラルネットワーク
130 データ集積部
140 計測データ記憶部
150 出力処理部
160 表示部
170 予測結果記憶部
200 通信ネットワーク
Claims (2)
- コンピュータを用いて、学習事例を入力として学習済みのニューラルネットワークから出力される出力値を評価対象事例と前記学習事例との類似度として評価を行う評価方法であって、
前記コンピュータが、
前記ニューラルネットワークの学習に用いられた複数の前記学習事例をメモリに記憶し、前記ニューラルネットワークの結合状態から前記ニューラルネットワークの入力を構成
する各入力因子の重要度を求め、
前記評価対象事例と前記メモリに記憶されている各学習事例との類似度を前記重要度を用いて求めることを特徴とするニューラルネットワークの出力値の評価方法。 - コンピュータにより使用された時、
複数の事例を学習事例として学習済みのニューラルネットワークの結合状態を抽出し、
前記結合状態から前記ニューラルネットワークの各入力因子の重要度を求め、
前記重要度に基づいて、評価対象となる前記ニューラルネットワークへの入力事例と前記学習事例との類似度を求め、
前記類似度に基づいて、評価対象事例に対する類似事例を抽出することを前記コンピュータに行わせるためのプログラムを記憶した前記コンピュータが読み出し可能な記録媒体。
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