| 講演名 | 2019-10-12 属性値付加型自己組織化マップによるクラス分類最適化 佐藤 哲哉(日大), 土田 和磨(スタジオワンオアエイト), 山内 ゆかり(日大), |
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| 抄録(和) | 自己組織化マップは簡易なアルゴリズムでありながらも，クラスタリング能力に優れ連続的な変化に対応できる．しかし勝者ノードに対する距離に応じて学習するため，出力層マップ上で同じクラスの散らばりやクラス間の境界が不鮮明になる問題が存在する．そこで本研究では自己組織化マップの学習時に入力データの属性値を教師データとして用い，学習率に重みを与える．重みにより学習時に他クラスのノードへの干渉を抑制し，クラスの散らばりを抑え学習精度向上を目指す．実験では手書き文字データを用い，従来の自己組織化マップとクラスの散らばりと文字認識精度の比較を行う．提案手法はクラスの散らばりを約50%抑え学習精度を1%以上改善した． |
| 抄録(英) | Self-Organizing Map (SOM) is a simple algorithm that has excellent clustering capabilities and adapts continuous changes. However, since SOM performs neighborhood learning based on the similarity to the best matching unit, there is a problem that the same class is distributed and the boundary between classes becomes unclear. In this research, the learning rate of SOM is determined by weighted attribute information of the input data class. The proposed method reduced class dispersion about 50% and improves classification accuracy more than 1 % compared to conventional method by suppressing intervention in other classes. |
| キーワード(和) | 自己組織化マップ / 教師あり学習 / 属性値 / 手書き文字認識 |
| キーワード(英) | Self-Organizing Map / Supervised Learning / Attribute Information / Handwriting Recognition |
| 資料番号 | MBE2019-41,NC2019-32 |
| 発行日 | 2019-10-04 (MBE, NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2019/10/11(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | BCI/BMIとその周辺，ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 野村 泰伸(阪大) / 庄野 逸(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Taishin Nomura(Osaka Univ.) / Hayaru Shouno(UEC) |
| 副委員長氏名（和） | 渡邊 高志(東北大) / 鮫島 和行(玉川大) |
| 副委員長氏名（英） | Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) / Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) |
| 幹事氏名（和） | 伊良皆 啓治(九大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Keiji Iramina(Kyushu Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大) / 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 属性値付加型自己組織化マップによるクラス分類最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Optimization for Classification by Self-Organizing Maps Based on Attribute Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己組織化マップ / Self-Organizing Map |
| キーワード(2)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 属性値 / Attribute Information |
| キーワード(4)（和/英） | 手書き文字認識 / Handwriting Recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 哲哉 / Tetsuya Sato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 土田 和磨 / Kazuma Tsuchida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社スタジオワンオアエイト(略称：スタジオワンオアエイト) STUDIO ONE OR EIGHT(略称：STUDIO ONE OR EIGHT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山内 ゆかり / Yukari Yamauti |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-10-12 |
| 資料番号 | MBE2019-41,NC2019-32 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MBE-224,NC-225 |
| ページ範囲 | pp.59-63(MBE), pp.59-63(NC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-10-04 (MBE, NC) |