講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-03-15 14:10
類似度を考慮した近傍学習による適応型自己組織化マップ ○中倉昌哉・山内ゆかり(日大) NC2012-178 |
抄録 |
(和) |
原口らは,SOMにアリの世界を適用した怠けニューロンを含んだ自己組織化マップ(Lazy Self-Organizing Map: LSOM)を提案した.この手法においては勝者ノードと競合層のマップ上の距離が遠いノードを怠けニューロンとし学習を行わないことにより,入力データの分布状態を反映した自己組織化ができる.しかし,参照ベクトルのマップ上の距離ではなく,類似度が離れているものを学習対象から除外する方が,データの局所構造を維持した学習が行えると考えられる.そこで,本研究では近傍内であったとしても類似度が低い場合は学習を行わない,適応型近傍学習を提案する.提案手法により量子化誤差及びニューロン使用率は大幅に改善された. |
(英) |
The Haraguchi and others suggested Lazy Self-organizing Map which applied the world of the ant to Self-organizing Map. In this methods, a node which is far away from the winner on the map of competitive layer becomes lazy neuron. A lazy neuron has low learning rate. Lazy SOM provides the map that represents the distribution of input data. However, we consider it is better to choose node that is most different form the winner as lazy neuron in order to maintain the local structure of input data. Therefore in this research, we propose similarity based neighborhood learning for self-organizing map. Quantized error and neuron usage rate were largely improved by proposed methods. |
キーワード |
(和) |
自己組織化マップ / 怠けニューロンを含んだ自己組織化マップ / 類似度 / / / / / |
(英) |
Self-Organizing Map / Lazy Self-Organizing Map / Similarity / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 480, NC2012-178, pp. 255-260, 2013年3月. |
資料番号 |
NC2012-178 |
発行日 |
2013-03-06 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2012-178 |