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講演抄録/キーワード
講演名 2017-10-07 15:40
適応型近傍関数を用いた自己組織化マップの学習特性
吉見 光伊藤秀隆肥川宏臣関西大NC2017-23
抄録 (和) 本論文は,T. Kohonenの提案した自己組織化マップ(Self-organizing Map:SOM)の新たな近傍関数について述べる.SOMは教師なし学習を行うニューラルネットワークの1つであり,SOMにおける近傍関数はSOMの学習パフォーマンスに大きな影響を与える重要な関数である.従来の近傍関数は学習を重ねるごとに小さくなるため大きな入力の変化に対して適切に学習できず,また,あらかじめ設定された学習回数を過ぎると学習できないという問題がある.本論文で提案する適応型近傍関数は勝者ニューロンの重みベクトルと入力ベクトルの距離だけを用いて計算されるため,大きな入力の変化に対して適切な学習を行うことができ,学習回数を制限されることなく連続して学習を行うことが可能である.また,初期重みベクトルに対してロバスト性を持つことを確認する. 
(英) This paper proposes a new neighborhood function for the self-organizing map(SOM).As the learning of the SOM progresses, the conventional neighborhood function shrinks its magnitude and neighborhood radius, and the learning stops after pre-defined training iterations.On the other hand, the proposed neighborhood function uses only the distance between the weight vector of the winner neuron and the input vector,then the magnitude and radius are computed according to this distance. Since the proposed neighborhood function is not a function of the learning iterations, it allows the SOM to continue its learning without time constraints. This feature is especially effective under the changing input vector space that arises in, e.g., online learning.
キーワード (和) ニューラルネットワーク / 自己組織化マップ / 近傍関数 / / / / /  
(英) Neural network / Self-organizing map / Neighborhood function / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 231, NC2017-23, pp. 19-24, 2017年10月.
資料番号 NC2017-23 
発行日 2017-09-30 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2017-23

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2017-10-07 - 2017-10-07 
開催地(和) 大阪電気通信大学 
開催地(英) Osaka Electro-Communication University 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英) ME, general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2017-10-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 適応型近傍関数を用いた自己組織化マップの学習特性 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Learning Characteristics of Self-Organizing Map with Adaptive Neighborhood Function 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural network  
キーワード(2)(和/英) 自己組織化マップ / Self-organizing map  
キーワード(3)(和/英) 近傍関数 / Neighborhood function  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉見 光 / Hikari Yoshimi / ヨシミ ヒカリ
第1著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 秀隆 / Hidetaka Ito / イトウ ヒデタカ
第2著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 肥川 宏臣 / Hiroomi Hikawa / ヒカワ ヒロオミ
第3著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-10-07 15:40:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2017-23 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.231 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数
発行日 2017-09-30 (NC) 


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