| 講演名 | 2003/1/27 動径基底Adaptive Resonance Theoryネットワークの基本特性 横瀬 弘幸, 鳥飼 弘幸, 斎藤 利通, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | Adaptive Resonance Theoryネットワークは、特徴空間上に分布したデータをカテゴリーの集合に分類出来ると知られている。本稿では各カテゴリーが超球体で記述されるARTネットワークを提案する。入力とカテゴリーの類似度を測る新しい距離を提案することにより学習が簡素化される。数値実験により、パラメータに対する分類能力の特性を考察する。 |
| 抄録(英) | The adaptive resonance theory (ART) network is known to be able to classify a data set on a feature space into a set of categories. In this paper we propose an ART network whose categories are described by hyperspheres. Proposing a novel distance between the input and the category, the learning can be simplified. By computer simulations, classification ability is analyzed. |
| キーワード(和) | 特徴抽出 / 自己組織化 / 適応共鳴理論 / 超球体ART |
| キーワード(英) | Feature extraction / Self-organization / Adaptive Resonance Theory / Hypersphere ART |
| 資料番号 | NLP2002-101 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2003/1/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 動径基底Adaptive Resonance Theoryネットワークの基本特性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fundamental characteristic of a radial basis Adaptive Resonance Theory network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特徴抽出 / Feature extraction |
| キーワード(2)（和/英） | 自己組織化 / Self-organization |
| キーワード(3)（和/英） | 適応共鳴理論 / Adaptive Resonance Theory |
| キーワード(4)（和/英） | 超球体ART / Hypersphere ART |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 横瀬 弘幸 / Hiroyuki YOKOSE |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学工学部情報電気電子工学科 Department of Electronics, Electrical and Computer Engineering, Hosei University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鳥飼 弘幸 / Hiroyuki TORIKAI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学工学部情報電気電子工学科 Department of Electronics, Electrical and Computer Engineering, Hosei University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 斎藤 利通 / Toshimichi SAITO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 法政大学工学部情報電気電子工学科 Department of Electronics, Electrical and Computer Engineering, Hosei University |
| 発表年月日 | 2003/1/27 |
| 資料番号 | NLP2002-101 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 625 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |