| 大会名称 |
|---|
| 2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2010 |
| 発行日 |
| 2010/8/20 |
| セッション番号 |
| 6N |
| セッション名 |
| 知能システムとゲーム情報学 |
| 講演日 |
| 2010/09/09 |
| 講演場所(会議室等) |
| N会場（ウエスト2号館3F 大講義室） |
| 講演番号 |
| F-029 |
| タイトル |
| 自己組織化マップを用いた動径基底関数ネットワークの性能評価 |
| 著者名 |
| 山下 和彦, Chakraborty Goutam, 馬淵 浩司, 松原 雅文, |
| キーワード |
| 動径基底関数ネットワーク, 自己組織化マップ |
| 抄録 |
| 動径基底関数ネットワーク(RBFネットワーク)は，非線形の問題を解決することができ，パターン認識の分野で広く利用されている．しかし，RBFネットワークは，RBF係数を計算する際に，擬似逆行列を利用しているため，分類数や隠れユニット数が増加した際に計算コストが高くなるという問題点が挙げられる．そこで，本稿では，自己組織化マップを(SOM)を用いたRBF係数の計算手法を提案し，計算コスト，認識率の性能評価を行う．また，SOMの学習結果を利用した効率の良いRBFネットワークの隠れユニットの決定手法も提案する．そして，既存のアルゴリズムによって学習されたRBFネットワークと比較し，提案手法の有効性を示す． |
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