講演名 2008-03-28
Lazy Self-Organizing Map for Effective Self-Organization
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抄録(和)
抄録(英) The Self-Organizing Map (SOM) is a famous algorithm for the unsupervised learning and visualization introduced by Teuvo Kohonen. This study proposes the Lazy Self-Organizing Map (LSOM) algorithm which reflects the world of worker ants. In LSOM, three kinds of neurons exist: worker neurons, lazy neurons and indecisive neurons. We apply LSOM to various input data set and confirm that LSOM can obtain a more effective map reflecting the distribution state of the input data than the conventional SOM.
キーワード(和)
キーワード(英) self-organizing maps (SOM) / clustering / data mining
資料番号 NLP2007-168
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2008/3/21(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 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 ENG
タイトル(和)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Lazy Self-Organizing Map for Effective Self-Organization
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) / self-organizing maps (SOM)
第 1 著者 氏名(和/英) / Taku HARAGUCHI
第 1 著者 所属(和/英)
Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokushima University
発表年月日 2008-03-28
資料番号 NLP2007-168
巻番号(vol) vol.107
号番号(no) 561
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日