| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-03-21 11:15
マッチトラッキングの制御によるファジィARTMAPの性能向上
○野村健太郎・神尾武司・藤坂尚登・生岩量久（広島市大） |
| 抄録 |
（和） |
適応共鳴理論ニューラルネットワーク(ART)は入力と記憶の類似度に基づいて認識カテゴリを適応的に生成・成長させる教師なし学習システムである。一方、ARTMAPは2つのARTから構成される教師あり学習システムである。ところが、サンプルデータに多量のノイズが含まれる場合、従来の学習法によって合成されたARTMAPにおいてカテゴリ数の急激な増加に伴う計算コストの増大や認識性能の低下が確認された。そこで本研究では、不要カテゴリの生成を引き起こすマッチトラッキング機能を適切に制御するための方法を提案し、その有効性を示す。 |
| （英） |
Adaptive resonance theory neural network (ART) is an unsupervised learning system that can generate and grow the recognition categories based on the similarity between inputs and memories. In contrast, ARTMAP is a supervised learning system. If sample data contain a large amount of noise, ARTMAP synthesized by the conventional learning methods increases categories rapidly. As a result, the calculation cost increases and the recognition performance decreases. Moreover, we have confirmed that match tracking may generate categories unnecessarily. In this report, we propose a novel learning method to control match tracking appropriately. Finally, it is confirmed by simulations that our method has good performances. |
| キーワード |
（和） |
適応共鳴理論 / ファジィART / ファジィARTMAP / マッチトラッキング / / / / |
| （英） |
Adaptive Resonance Theory / Fuzzy ART / Fuzzy ARTMAP / Match Tracking / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 676, NLP2005-154, pp. 19-24, 2006年3月. |
| 資料番号 |
NLP2005-154 |
| 発行日 |
2006-03-14 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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