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トレーニングのデータ集合の出力状態の母集団の分布は該モデルの究極的有効 性(ultimate validity)に付随されることは述べる価値がある。上記解析で、 該データ集合はバランスされていると仮定されてもいるが、しかしながら、この 様なことは常にはその場合ではない。2つの出力状態、AとBとがある問題を考 える。もし該トレーニングデータ集合が状態Aを表すデータ項目から主として成 るならば、該母集団の統計はアンバランスとなり、ことによると偏倚されたモデ ルの創生となる。インバランスの理由は、データコレクター(data collector) の部分での偏倚か、又は該データ集合の親母集団特性にある真性のインバランス か何れかである。 該データコレクターの部分での偏倚の場合、セル内の母集団統計がデータ項目 の絶対数より寧ろ該セル内に存在する与えられた出力状態のデータ項目の部分を 参照するように簡単な正規化が行われ得る。この正規化は多くの実験データ集合 で成功裡に使われて来た。第2の場合では、該インバランスは”真実(real)” であるので、正規化は適当ではないかも知れない。 2つの出力状態AとBがある100項目を有するデータ集合を考える。状態A に対応する75項目と状態Bに対応する25項目とがあると仮定する。状態Aに 対応する5項目と状態Bに対応する5項目を有する全部で10項目がある部分空 間内のセルを考える。絶対項では、我々は各エントリーが特定の状態用のカウン トを参照する{5,5}に対応する”カウントデータ集合”を有するので、これ はインピュアセル(impure cell)である。しかしながら、該データは次の様に その状態用の全体のカウントに対して各カウントを正規化することによりバラン スさせられてもよい。 E={0.25ln(0.25)+0.75ln(0.75)}/ln(1 /2)=0.811 変型されたニシのエントロピーWは1−E、すなわち1−0.811=0.1 89である。図2Cはデータ集合内で与えられた出力状態が支配的な時データの 影響をバランスさせる方法を図解するブロック図である。 予測指向の適応度関数を用いたモデル発展 一旦入力が量子化され、フイーチャー部分空間のプールが遺伝的アルゴリズム により初めに同定されると、それらの好ましい部分空間の組み合わせを形成する ことによりモデルが発生される。上記説明の様に、データ又はトレーニングデー タ集合と呼ばれるデータの部分集合は、そこから情報が抽出され得る多くのフイ ーチャー部分空間トポグラフイ(feature subspace topographies)を創るため に使用される。高い情報コンテントを有する部分空間が一旦同定されると、これ らの部分空間は、出力予測の目的で該データが内部へ射影される”ルックアップ (look up)”部分空間として使用される。 特定の部分空間による出力予測は該特定の部分空間内の与えられたセル内の出 力状態の分布により決定される。すなわち、各データ点(又はテストデータ部分 空間内の各点)は、図3A−Cに関係して見られる様に、与えられた部分空間内 の1つのセル内に分類される。各データ点に付随する出力を予測しようとして、 人は、部分空間(全体のデータ集合、又はトレーニング部分集合)を占めるため 使用されるデータの分布を単に見て、予測に到達するためこれを使用する。特定 の部分空間による出力予測用に従う簡単な規則は、該出力が状態cにあるとなる べき確率がp c | i により与えられることである。この”ローカル”確率はフイー チャー部分空間内の与えられたセルを占めるサンプル点の出力分布を単に表して いる。 与えられたモデルは部分空間の組み合わせであり、従って、該モデル内の考慮 下の全ての部分空間に関して各点が調べられる。該ローカル確率は本質的に”ベ ース(base)”量であり、それは次いでモデル内のローカル及びグローバルの両 エントロピーにより加重される。該用語”ローカルエントロピー”と”グローバ ルエントロピー”は”エントロピー的係数”又は”エントロピー的加重”として ここでは集合的に引用される。それは、簡単な確率的モデルと比較した時本方法 をかなりより精密化するモデル予測を決定するグローバル及びローカルの両方の 情報定量評価(information metrics)の追加である。このエントロピー係数の 目的は”情報豊富”な部分空間内の”情報豊富”なセルを際立たせ(emphasize )、個別的に情報が貧弱か{すなわち、情報豊富さの少ない(less information -rich)}、又は情報貧弱な部分空間内に置かれるか何れかであるセルを軽視(d e-emphasize)することである。 かくして発展型モデル過程をドライブするため使用される各部分空間組み合わ せ又はモデル用の適応度関数は、予測のエントロピー的加重和と、該予測と該テ ストデータ点に付随する実際の出力値との間の付随誤差率(associated error r ate)とである(再び、全体データ集合か又は部分集合かの何れか)。 かくして、該方法の1側面に依ると、ローカル及びグローバルエントロピー加 重係数は該フイーチャー部分空間の情報コンテントを特徴付けるために使用され る。フイーチャー部分空間セルの寄与をローカル及びグローバルな情報メザーに より加重することにより、該方法は種々の種類のノイズ源を有効に抑制すること が出来る。1つのこの様なノイズ源はセル内のローカルノイズである。もしセル 内の出力状態の分布が均一であるなら、そのセルは少しの予測情報しか有しない 。与えられた出力状態の確率はセル内の出力状態の全分布の性質をほのめかすこ とは出来るが、それは全体の物語は述べない。全ての他の出力状態の分布は与え られた出力状態の確率内には含まれない。2進出力システムの他の何れでも、1 つの出力状態確率内に含まれた情報はかくして不完全である。個別セルに付随す るローカルエントロピー項の計算は全体のローカル確率分布を特徴付ける加重係 数となる。 上記説明の様に、該グローバルエントロピー係数は比較目的に幾つかの異なる 方法で計算出来る。部分空間のグローバルエントロピーを規定する好ましい技術 はグローバルエントロピーをローカルセルエントロピーのセル母集団加重和(ce ll-population-weighted sum)として規定することである。該ローカルエントロ ピーは部分空間内の各セル用に計算され、この部分空間用の該グローバルエント ロピーは次いで全てのセルに亘りセル母集団加重和を行うことにより計算される 。これは部分空間について全体のグローバルセル情報エントロピーを測定する( 部分空間のセル全部上で)。 代わりのグローバルメザーは全体の部分空間上で該セル内の各出力状態の確率 分布を調べる。もしこの分布が均一なら、関心のある該部分空間はその出力状態 について少しの予測情報しか有さない。この実施例で、部分空間内で各出力状態 用に別々のグローバルエントロピー項が計算される。この代わりのグローバルエ ントロピー項は、各出力状態用に同じである、前に説明したグローバルエントロ ピー項とは異なる。この代わりのグローバルエントロピーのメザーは、与えられ た部分空間が1つの出力状態に関しては”情報豊富”であるが、異なる出力状態 に関しては”情報が貧弱”である可能性を受け入れる。 本方法はノイズを抑制するためにローカル及びグローバルの両方のベースの加 重係数の独立した計算を考慮する。これらの係数は最大の予測精度用にローカル 及びグローバル情報の間の最適バランスを得るために個別に調整、又は”ツイー ク(tweaked)”される。多くの従来技術のデータモデリングシステムでは、ロ ーカル及びグローバル加重係数の相対的大きさを便利に調整することは難しい。 前記の様に、大抵の従来技術の方法は解に到達するために全体のデータ集合上で の目的関数(objective function)の最適化に依存する。 もう1つの関連項目は冗長度(redundancy)のそれである。幾つかの入力フイ ーチャーは与えられた出力に関する本質的に同じ情報コンテントを含んでいる。 例え2つのフイーチャーが特定の出力状態に関する情報を含まなくても、それら はなお相関しているかも知れない。冗長度は本発明の方法を本質的に制限せず、 事実、それは全体の計算コストを増やすけれども、創られるローバストさを該モ デルに組み入れる方法として非常に役立ち得る。情報メザーを使用するクラスタ リング方法はフイーチャー間の冗長度を同定するために利用可能であり、下記で 論じる。, ビットコインカジノusプレーヤー. ローカル及びグローバルの両方のエントロピー加重係数は分布の”構造”量( amount of “structure”)を測定する。分布がより少ししか均一でない、又は” より多く構造化されて(more structured)”いる程、その対応するエントロピ ー加重Wはより高い。データ空間の構造のこの側面はローカル及びグローバルの 統計の重要性を加重するため使用される。 ローカル及びグローバルの両エントロピー項の計算は該方法でのローカル及び グローバルな情報加重係数の別々な制御を考慮する。生ずる自然な問題はローカ ルさの規定であり、ローカルとはどれ程ローカルなのか?この質問の回答は勿論 取り組まれる特定の問題による。好ましい実施例に依れば、該方法は該ビンの解 像を走査することによりローカルさの最良の説明をシステム的に探索するが、該 解像度は今度は最高の予測精度を提供するために多次元のセルサイズを決定する 。特に、情報豊富なフイーチャー部分空間の異なるグループが同定され(エグゾ ースチブな探索か又はフイーチャー部分空間発展かの何れかにより)、そこでは 各グループは部分空間当たり異なる数のセルnを使用する。事実、セル数nは最 小値から最大値までエグゾースチブに探索される。セルの最大数はセル当たりの 点の最小平均の意味で指定されるが、それは余りに多くのビンで部分空間の分解 能を上げ過ぎることは望ましくないからである。最小数は1より例え小さくても よい。 この点で出力状態の特性をより詳細に考慮することは余談に入る価値がある。 本発明の方法では、入力の量子化は多次元部分空間を創るために行われる。分類 問題では、該出力変数は離散的カテゴリー又は状態であり、かくして既に量子化 されている。定量的モデリングでは、出力変数は連続的である。この様な場合、 1つの起こり得る解は該出力状態空間の離散ビンへの人工的な量子化を行うこと である。該出力データ空間が量子化された後、上記で説明した離散的モデリング フレームワークがローカル及びグローバルエントロピー係数を測定するために使 用され得る。これらのエントロピー係数は下記説明の方法を用いて該出力の連続 値の予測に使用され得る。 えれ子: その数値を上げるうえでオーバークロックを行う事もありますか?, ビットコインカジノusプレーヤー. マイナー太郎: そうですね。RADEONの場合はBIOSの書き換えをすることで、化けたように性能がアップする事があります。どうも怪しいと思われがちですが、純粋に自作をとことん楽しめるのがマイニングの醍醐味だと思っています。 えれ子: 別にマイニングだけが目的じゃないんですね。 マイナー太郎: そうですね。僕はどっちかというとマイニングで収益を上げるというよりも、その収益で新しいパーツを買ってPCの速度アップを図っていく方が楽しいですね。 えれ子: 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