講演名 2004/7/19
動径基底ARTネットワークの学習特性の解析と応用について(<特集>学習理論)
大木 政英, 鳥飼 弘幸, 斎藤 利通,
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抄録(和) Adaptive Resonance Theory(ART)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よって分類や近似できる。本研究では、学習アルゴリズムが簡素化された動径基底ARTネットワークを考える。数値実験により学習の収束特性を考察する。また学習特性のシステムパラメータに対する依存性を考察する。応用例として新聞配達所配置問題のような被覆問題を考える。
抄録(英) The Adaptive Resonance Theory (ART) network is able to classify and approximate a data set on a feature space. In this paper we consider a Radial basis ART network which has a simplified learning rule. We analyze convergence characteristics of the learning based on numerical simulations. Also we analyze learning characteristics for system parameters. We consider some applications of the system to covering problem such as assignment problems of newspaper delivery stations.
キーワード(和) 特徴抽出 / 分類 / 適応共鳴理論 / 動径基底
キーワード(英) Feature extraction / Classification / Adaptive Resonance Theory / Radial basis
資料番号 NC2004-48
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2004/7/19(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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 動径基底ARTネットワークの学習特性の解析と応用について(<特集>学習理論)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Analysis of learning characteristics of Radial Basis ART network and applications
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) 分類 / Classification
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) 動径基底 / Radial basis
第 1 著者 氏名(和/英) 大木 政英 / Masahide OOKI
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 2004/7/19
資料番号 NC2004-48
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 225
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日