講演名 | 2006-12-05 密度可変型自己組織化マップによる追加学習法 島田 敬士, 谷口 倫一郎, |
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抄録(和) | 本稿では,密度可変型自己組織化マップによる追加学習法を提案する.自己組織化マップにおいて追加学習を行なう際には,1.ニューロンの枯渇問題,2.過去に学習したデータの忘却問題,3.位相の保存問題を解決する必要がある.山田らが提案している「シナプス硬直条件」ならびに「シナプス半硬直条件」を利用することで,過去に学習したデータの忘却を防ぐことができるが,その他の問題が生じてしまう.そこで本研究では,シナプス硬直条件とシナプス半硬直条件を用いた自己組織化マップの追加学習法を改良し,位相を保持したまま効率的にニューロンを追加する密度可変型自己組織化マップを考案した. |
抄録(英) | We propose a new incremental learning method of Self-Organizing Map. There are three problems in the incremental learning of Self-Organizing Map; 1. neuron depletion, 2. forgetting previous training data, 3. keeping topology. Weights fixed neurons and weights semi-fixed neurons are very effective for the second problem. However the other problems remains. Therefore, we improve the incremental learning method with weights fixed neurons and weights semi-fixed neurons. Our approach can increment neurons effectively in the incremental learning process. |
キーワード(和) | 自己組織化マップ / 追加学習 / シナプス硬直条件 / シナプス半硬直条件 / ニューロンの追加 / 密度可変型自己組織化マップ |
キーワード(英) | Self-Organizing Map / Incremental Learning / Weights Fixed Neuron / Weights Semi-fixed Neuron / Neuron Addition / Variable Density Self-Organizing Map |
資料番号 | NC2006-87 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 2006/11/28(から1日開催) |
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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) | 密度可変型自己組織化マップによる追加学習法 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Variable Density Self-Organizing Map for Incremental Learning |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 自己組織化マップ / Self-Organizing Map |
キーワード(2)(和/英) | 追加学習 / Incremental Learning |
キーワード(3)(和/英) | シナプス硬直条件 / Weights Fixed Neuron |
キーワード(4)(和/英) | シナプス半硬直条件 / Weights Semi-fixed Neuron |
キーワード(5)(和/英) | ニューロンの追加 / Neuron Addition |
キーワード(6)(和/英) | 密度可変型自己組織化マップ / Variable Density Self-Organizing Map |
第 1 著者 氏名(和/英) | 島田 敬士 / Atsushi SHIMADA |
第 1 著者 所属(和/英) | 九州大学大学院 システム情報科学府 Department of Intelligent Systems, Kyushu University |
第 2 著者 氏名(和/英) | 谷口 倫一郎 / Rin-ichiro TANIGUCHI |
第 2 著者 所属(和/英) | 九州大学大学院 システム情報科学府 Department of Intelligent Systems, Kyushu University |
発表年月日 | 2006-12-05 |
資料番号 | NC2006-87 |
巻番号(vol) | vol.106 |
号番号(no) | 407 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 6 |
発行日 |