| 講演名 | 1998/3/20 教師なしクラスタリングによって未知データの階層的なクラスタ構造を推定する競合モデル 目木 義久, 金道 敏樹, 黒川 弘章, 笹瀬 巌, |
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| 抄録(和) | 未知データから逐次入力されるパターンに対して、教師なクラスタリングをおこない、未知データの階層的なクラスタ構造を推定することを目的とする競合モデルを提案する。ここで提案するモデルは、ベイズ決定のゆう度を距離尺度に用いたLBQ(Learning Bayesian Quantization)モデルを多層構造にしたMLBQ(Multi-layer LBQ)モデルである。MLBQの第一層は一つのLBQからなり、入力データの大まかなクラスタを学習する。第二層は第一層のニューロンの受容野に対応した幾つかのLBQからなり、第一層で学習された大まかなクラスタを構成するサブクラスタを学習する。MLBQにより得られるデータの階層構造は、クラスタの入れ子構造で表現される。このモデルに対して、2次元の入力パターンの確率密度関数が正規分布の和となる乱数を用いて数値実験を行い、モデルが入力データに自然な階層的表現を与えていることを確認した。また、MLBQの入力を3次元、層数を四層として、フルカラー画像をRGB空間でクラスタリングした結果を示す。結果から、MLBQは上位の層で入力空間を分割し、分割された領域に対して徐々に細かな特徴を抽出することによって、データの複雑な構造を階層的に表現することを示し、MLBQが画像処理に応用できることを確認した。 |
| 抄録(英) | We present a multi-layer competitive model to classify unknown data into hierarchical clusters through unsupervised learning. The first layer of the model is Learning Baysian Quantization (LBQ) whose distance measure is given by discriminant function of the Bayes decision. The second layer of the model includes N LBQs as its subnetworks. The a-th reference vector in the first layer connects to the a-th LBQ in the second layer. The a-th LBQ works as a secondary LBQ if and only if the a-th neuron excites. When input data consists of several clusters which include several subclusters, the presented model organizes the prototypes of the clusters as the reference vector in the first layer and those of the subclusters as the reference vector in the second layer hierarchically. We show the results of the color image processing using the four-layer MLBQ. |
| キーワード(和) | 競合モデル / クラスタリング / 階層的表現 / ベイズ決定 / 画像処理 |
| キーワード(英) | competitive model / clustering / hierarchical representation / Bayes decision / image processing |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/3/20(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 教師なしクラスタリングによって未知データの階層的なクラスタ構造を推定する競合モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Competitive Model to Classify Unknown Data into Hierarchical Clusters Through Unsupervised Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 競合モデル / competitive model |
| キーワード(2)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(3)（和/英） | 階層的表現 / hierarchical representation |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ決定 / Bayes decision |
| キーワード(5)（和/英） | 画像処理 / image processing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 目木 義久 / Yoshihisa Meki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部電気工学科 Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金道 敏樹 / Toshiki Kindo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 科学技術振興事業団 PRESTO JST |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部電気工学科 Keio University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 笹瀬 巌 / Iwao Sasase |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部電気工学科 Keio University |
| 発表年月日 | 1998/3/20 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 624 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |