| 講演名 | 2008-02-01 二種類のニューロンを含むニューラルガスとその振る舞い 神田 恵子, 松下 春奈, 西尾 芳文, |
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| 抄録(和) | 本研究では,二種類のニューロンを含むニューラルガス(Neural Gas Containing Two Kinds of Neurons:TN-NG)と,二種類の更新関数を含むニューラルガス(Neural Gas Containing Two Kinds of Update Functions:TF-NG)の2つの手法を提案する.TN-NGでは,全てのニューロンがそれぞれ個々の性質に従って学習する.一方,TF-NGでは,全てのニューロンが勝者ニューロンの性質に従って学習する.TN-NGおよびTF-NGの振る舞いを調査し,従来のニューラルガスよりも効果的な学習結果を得ることを確認する. |
| 抄録(英) | In this study, we propose two new Neural Gas algorithms. One method is the Neural Gas Containing Two Kinds of Neurons (called TN-NG). In TN-NG, all neurons learn according to own character at each learning. The other method is the Neural Gas Containing Two Kinds of Update Functions (called TF-NG). In TF-NG, all neurons learn according to winner's character at each learning. The behavior of TN-NG and TF-NG is investigated with computer simulation. We confirm that TN-NG and TF-NG can obtain the more effective learning results than the conventional Neural Gas. |
| キーワード(和) | ニューラルガス(NG) / 特徴抽出 / ノイズ除去 |
| キーワード(英) | neural gas / feature extraction / noise reduction |
| 資料番号 | NLP2007-143 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2008/1/25(から1日開催) |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 二種類のニューロンを含むニューラルガスとその振る舞い |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural Gas Containing Two Kinds of Neurons and its Behaviors |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルガス(NG) / neural gas |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴抽出 / feature extraction |
| キーワード(3)（和/英） | ノイズ除去 / noise reduction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 神田 恵子 / Keiko KANDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 徳島大学工学部 Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokushima University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松下 春奈 / Haruna MATSUSHITA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 徳島大学工学部 Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokushima University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 西尾 芳文 / Yoshifumi NISHIO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 徳島大学工学部 Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokushima University |
| 発表年月日 | 2008-02-01 |
| 資料番号 | NLP2007-143 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 478 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |