講演名 1999/3/18
多重マップモデルによる二種の情報の分離抽出
光武 眞意, 紀田 馨, 和田 浩司, 倉田 耕治,
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抄録(和) 複数のクラスタのマップを同一神経場上に重ねて自己組織化できる自己組織多重マップモデルを非線形主成分分析にもちいることができるように発展させたものが連続多重マップモデルである。筆者らはこの連続多重マップモデルをいくつかの問題に応用することを試み, 音程と楽器の音色のような二種類の情報の分離抽出をおこなった。その結果, 情報の分離抽出に成功した
抄録(英) Self-organizing continuously overlapping map is shown to have ability to detect the first and the second nonlinear principal components. The model is an advanced version of the self-organizing overlapping mapping model, and is shown to be able to extract two kind of information separately, such as pitch and quality of a tone.
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 / 非線形主成分分析
キーワード(英) self-organization / topological mapping / continuously overlapping mapping / NLPCA
資料番号 NC98-145
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/3/18(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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 多重マップモデルによる二種の情報の分離抽出
サブタイトル(和)
タイトル(英) Separate Extraction of Two Kind of Information by Self-Organizing-Overlapping-Map
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 overlapping mapping
キーワード(4)(和/英) 非線形主成分分析 / NLPCA
第 1 著者 氏名(和/英) 光武 眞意 / Masaoki MITSUTAKE
第 1 著者 所属(和/英) 大阪大学基礎工学部生物工学科
Department of Biophysical Engineering, Faculty of Engineering Science, Osaka University
第 2 著者 氏名(和/英) 紀田 馨 / Kaoru KIDA
第 2 著者 所属(和/英) 大阪大学基礎工学部生物工学科
Department of Systems and Human Science, Graduate School of Engineering Science, Osaka University
第 3 著者 氏名(和/英) 和田 浩司 / Koji WADA
第 3 著者 所属(和/英) 大阪大学基礎工学部生物工学科
Department of Biophysical Engineering, Faculty of Engineering Science, Osaka University
第 4 著者 氏名(和/英) 倉田 耕治 / Koji KURATA
第 4 著者 所属(和/英) 大阪大学基礎工学部生物工学科
Department of Systems and Human Science, Graduate School of Engineering Science, Osaka University
発表年月日 1999/3/18
資料番号 NC98-145
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 673
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日