| 講演名 | 2003/3/12 忘却概念の導入による自己組織化学習と教師あり学習の統合 堤 瑞樹, 石川 眞澄, |
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| 抄録(和) | 可視化に優れた自己組織化学習と教師情報を利用できる教師あり学習の特長を生かした統合的方法を提案する、このため入力属性に重みを導入し、さらに属性重みに忘却を導入する。自己組織化学習による分類正答率が最大になるようにこれらの値を定める. |
| 抄録(英) | We propose an integrated method with both superb visualization ability of self-organizing maps and utilization of supervised signals in supervised learning. To this end we introduce attribute weights to an input to SOM. Forgetting of attribute weights are also introduced to delete irrelevant attributes. Attribute weights are adjusted as to maximize classification rate. |
| キーワード(和) | 自己組織化マッブ / 教師あり学習 / 属性重み / 忘却 |
| キーワード(英) | self-organizning map / supervised learning / attribute weight / forgetting |
| 資料番号 | NC2002-215 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2003/3/12(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 忘却概念の導入による自己組織化学習と教師あり学習の統合 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Integration of Self-Organization and Supervised Learning by Introducing Attribute Weights and Forgetting |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己組織化マッブ / self-organizning 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） | 属性重み / attribute weight |
| キーワード(4)（和/英） | 忘却 / forgetting |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 堤 瑞樹 / Mizuki TSUTSUMl |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院生命体工学研究科 Graduate School of Life Science and Systems Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 石川 眞澄 / Msumi ISHIKAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院生命体工学研究科 Graduate School of Life Science and Systems Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2003/3/12 |
| 資料番号 | NC2002-215 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 731 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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