クラス分類問題における問題の単純化法とモジュール型ニューラルネットワークへの適用

摘要

本論文では，所定の入力パターンベクトルの分布モデルを指針とし，あるクラスに属する入力パターンベクトルの集合を所定の数の部分集合に分割することにより，2クラス分類問題をより単純な部分問題の組み合わせに置き換えるための一手法を提案する。提案法では，正規混合分布によって所定の入力パターンベクトルの分布を表現するとともに，最小記述長(Minimum Description Length: MDL)基準を用いて部分集合の数を決定する。本論文では，更に，文献のモジュール型ニューラルネットワークをクラス分類問題に適用する際の問題分割手段として提案法を適用した上で，計算機実験によりその効果を示す。