講演名 1997/3/18
近傍学習を取り入れた競合型学習ニューラルネットワークにおける分類性能に関する研究
香山 瑞恵, 岡本 敏雄,
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抄録(和) 本研究の目的は、競合型学習を用いたニューラルネットワークにおける分類性能の向上である。近傍学習による分類の問題点として、1)分類カテゴリーの形成が重み初期値に影響される問題と2)入力データの存在しえない場所にカテゴリーが作られる問題を改善するための拡張をおこなった。本稿では、競合型学習の一手法である自己組織化特徴地図(Self-organizing feature map)に前述の問題を回避するための拡張を加えた分類手法を提案する。提案手法は、近傍学習による分類カテゴリーの形成と、学習後の重みに従った出力ユニットの再構成とを含む競合型学習である。また、この提案手法の分類性能に関する検証実験の結果を述べる。
抄録(英) The main purpose of this research is to improve the classification performance of the competitive learning on a neural network. To fulfill this purpose, a classification algorithm was proposed, and a classifying system embedded the peculiar algorithm has been developed. We conducted the experiments for checking the validity of the result obtained from our system. In this paper, we propose the classification algorithm which has robustness to classification accuracy for noise. In order to guarantee the power mentioned above, we contrive the mechanism which decide boundary lines in competitive layer of neural network based on each weight value of all units.
キーワード(和) ニューラルネツトワーク / 分類性能 / 近傍学習 / 自己組織化特徴地図
キーワード(英) Neural network / Classification / Learning for neighborhood units / Self-organizing feature map
資料番号 AI96-43,KBSE96-33
発行日

研究会情報
研究会 AI
開催期間 1997/3/18(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 Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 近傍学習を取り入れた競合型学習ニューラルネットワークにおける分類性能に関する研究
サブタイトル(和)
タイトル(英) Study of a classification method by self-organizing feature map algorithm
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ニューラルネツトワーク / Neural network
キーワード(2)(和/英) 分類性能 / Classification
キーワード(3)(和/英) 近傍学習 / Learning for neighborhood units
キーワード(4)(和/英) 自己組織化特徴地図 / Self-organizing feature map
第 1 著者 氏名(和/英) 香山 瑞恵 / Mizue KAYAMA
第 1 著者 所属(和/英) 電気通信大学大学院情報システム学研究科
The Graduate School of Information Systems,University of Electro-Communications
第 2 著者 氏名(和/英) 岡本 敏雄 / Toshio OKAMOTO
第 2 著者 所属(和/英) 電気通信大学大学院情報システム学研究科
The Graduate School of Information Systems,University of Electro-Communications
発表年月日 1997/3/18
資料番号 AI96-43,KBSE96-33
巻番号(vol) vol.96
号番号(no) 594
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日