| 講演名 | 1998/3/19 連続多重マップによる主成分の自己組織的抽出 白倉 準, 倉田 耕治, |
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| 抄録(和) | 信号空間に複数のほぼ無相関なクラスタが存在する状況で考察が行われた多重マップモデルをさらに拡張子, 主成分分析を行うことができる新しい層構造マップモデルを提案する.このモデルは多重マップモデルが持つ性質をそのまま受け継いでおり, その機構は多重マップモデルを使って考察される.このモデルは情報表現形式をうまく選ぶことにより非線型主成分分析に適用できる可能性を持っている. |
| 抄録(英) | Layered self-organizing map model is proposed to detect the first and the second principal components. The model is an advanced version of the self-organizing multiple mapping model proposed and studied in our preceding papers. This model inherits the nature from our multiple mapping model and the resulting map for the second principal component is understood as superposition of many correlating maps. This model can be applied to information sources of high-dimensional and low-dimensional representation. In high-dimensional case, it can detect nonlinear components. |
| キーワード(和) | 自己組織化 / トポロジカルマッピング / 連続多重マップ / 非線型主成分分析 |
| キーワード(英) | self-organization / topological mapping / continuously multiple mapping / NLPCA |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/3/19(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
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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） | 連続多重マップによる主成分の自己組織的抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Self-Organizing Extraction of Principal Components by Continuously Multiple Mapping |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己組織化 / self-organization |
| キーワード(2)（和/英） | トポロジカルマッピング / topological mapping |
| キーワード(3)（和/英） | 連続多重マップ / continuously multiple mapping |
| キーワード(4)（和/英） | 非線型主成分分析 / NLPCA |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 白倉 準 / Jun SHIRAKURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系 Department of Systems and Human Science, Graduate School of Engineering Science, Osaka University. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 倉田 耕治 / Koji KURATA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系 Department of Systems and Human Science, Graduate School of Engineering Science, Osaka University. |
| 発表年月日 | 1998/3/19 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 623 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |