| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-06-16 15:10
自己組織化マップ集合の自己組織化マップ ～ 「束学習」をめざして ～
○古川徹生（九工大） |
| 抄録 |
（和） |
Kohonenの自己組織化マップ(SOM)はベクトルデータの集合をマップするアーキテクチャである。今回提案する「SOMのSOM」，SOM2はデータの集合族をそれぞれ異なるSOMでマップし，かつそれらを上位のSOMがマップするというものである。すなわちマップする対象がベクトルデータではなくSOM自身となる。この手法を用いることで，従来マップ生成が困難であった多くの課題にSOMを応用できるようになったので報告する。 |
| （英） |
Kohonen's self-organizin map (SOM) is an architecture that generates a map of a given dataset. In this paper, a novel extension of SOM called SOM2 is proposed. The mapping objects of SOM2 are SOMs themselves, each of which represents a set of data vectors. Thus, the entire SOM2 represents a set of data distributions. SOM2 is expected to be a powerful tool for the classification, estimation and recongnition tasks relevant to nonlinear manifolds. |
| キーワード |
（和） |
自己組織化マップ / モジュラーネットワーク型SOM / mnSOM / ファイバー束 / ホモトピー / 多様体 / / |
| （英） |
self-orgnizing map / SOM / mnSOM / fiber bundle / homotopy / manifold / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 102, NC2006-34, pp. 69-74, 2006年6月. |
| 資料番号 |
NC2006-34 |
| 発行日 |
2006-06-09 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
| PDFダウンロード |
|