最適なネットワーク構造を自己選択するGMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその医用画像認識への応用

摘要

本研究では、最適なネットワーク構造を自己選択する改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムでは、ニューラルネットワーク構造を、シグモイド関数型、ラジアルベース関数型、多項式型の中から自己選択する能力を備えている。さらに、フィードバック計算を行うことにより、対象となる非線形システムの複雑さに適したネットワーク構造を自己組織化できる。 また、予測誤差評価基準を用いてフィードバックループの計算回数、中間層のニューロンの個数、有益な入力変数などの構造パラメータを自己選択できる。 このアルゴリズムは、医用画像認識問題へ応用されその有効性が確認された。 さらに、ネットワーク構造が自己選択されるので、実際問題への応用が容易であることが示された。