| 講演名 | 2020-03-05 属性値考慮学習を行う自己組織化マップの提案 佐藤 哲哉(日大), 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，クラスタリング能力に優れる．しかし勝者ノードに対する距離に応じて学習するため，競合層上で同じクラスに属するノードが散らばり周囲へ影響を与える．それによって他クラス間の境界が不鮮明になる．そこで本研究では競合層上ノードのクラスへの所属度合いを属性値情報と定義し，自己組織化マップの近傍学習で学習率への重みとして取り入れる．これによりクラスの散らばりを減らし，認識率向上を目指す．また蓄積された属性値情報から競合層のラベル付けが可能となる．実験では数字手書き文字データを用いクラスの散らばりと文字認識率を評価指標とし提案手法の有効性を従来手法と比較し示す． |
| 抄録(英) | Self-organizing maps(SOM) is a simple algorithm, and has excellent clustering capabilities. However, since SOM performs neighborhood learning based on the similarity with the best matching unit, nodes that belongs to same class are scattered on the competitive layer and affects around nodes. Therefore, nodes on boundaries between classes becomes unclear. In this study, we define the degree of belonging to each class on the competitive layer from attribute information, and use as weights to the learning rate in neighborhood learning of SOM. This aims to reduce scattered nodes on the competitive layer and improve classification accuracy. And the proposal method can label on competing layers from accumulated attribute information. In the experiment, we used a dataset of handwritten digits to evaluate the degree of scattered classes and the classification accuracy. |
| キーワード(和) | 自己組織化マップ / 属性値 / 手書き文字認識 |
| キーワード(英) | Self-Organizing Map / Attribute Information / Handwriting Recognition |
| 資料番号 | NC2019-96 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2020/3/4(から3日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | University of Electro Communications |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鮫島 和行(玉川大) / 渡邊 高志(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) / 伊良皆 啓治(九大) |
| 幹事氏名（英） | Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) / Keiji Iramina(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) / 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) / Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 属性値考慮学習を行う自己組織化マップの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal of Self-Organizing Maps Based on Learning with 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） | 属性値 / Attribute Information |
| キーワード(3)（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） | 山内 ゆかり / Yukari Yamauti |
| 第 2 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 | 2020-03-05 |
| 資料番号 | NC2019-96 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NC-453 |
| ページ範囲 | pp.119-124(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |