| 講演名 | 1999/6/18 3層連続多重マップモデルによる非線型主成分の抽出 白倉 準, 倉田 耕治, |
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| 抄録(和) | 第1から第3までの非線型主成分を検出するための多層型の自己組織化マップモデルを提案する.このモデルはこれまで我々が提案し研究を続けてきた多重マップモデルの拡張である.このモデルは多重マツプモデルの性質を受け継いでおり,第2と第3主成分について得られるトポロジカルマップは相関のある多数のトポロジカルマップの重ね合わせであると理解できる. |
| 抄録(英) | Layered self-organizing map model is proposed to detect from the first to the third nonlinear principal components. The model is an advanced version of the self-organizing overlapped mapping model proposed and studied in our preceding papers. This model inherits the nature from our overlapped mapping model and the resulting maps for the second and the third nonlinear principal component can be understood as superposition of many correlating maps. |
| キーワード(和) | 自己組織化 / トポロジカルマッピング / 多重マップ / 非線型主成分分析 |
| キーワード(英) | self-organization / topological mapping / overlapped mapping / nonlinear principal component analysis |
| 資料番号 | NC99-26 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/6/18(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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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） | 3層連続多重マップモデルによる非線型主成分の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction of Nonlinear Principal Components by a Layered Self-Organizing Map Model |
| 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） | 多重マップ / overlapped mapping |
| キーワード(4)（和/英） | 非線型主成分分析 / nonlinear principal component analysis |
| 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専攻 Osaka University, Graduate School of Engineering Science, Department of Systems and Human Science |
| 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専攻 Osaka University, Graduate School of Engineering Science, Department of Systems and Human Science |
| 発表年月日 | 1999/6/18 |
| 資料番号 | NC99-26 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 131 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |