| 講演名 | 2012-01-26 類似度に基づき成長する複雑ネットワークの比較と評価(一般,複雑系とニューロコンピューティング) 寺山 敬佑, 山内 ゆかり, |
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| 抄録(和) | 我々は類似度に基づき成長するネットワークを提案した。提案手法により生成したネットワークは、小さな平均頂点間距離(L)、大きなクラスター係数(C)、べき則を示した。本研究では、ランダムドットパターン、シークエンシャルパターン、文字パターンの3つのトレーニングパターンを使用し、提案手法により生成したネットワークを、連想記憶を用いて比較及び評価をする。結果として、ハブノードが連想記憶の記憶容量に大きな影響を与えていることがわかった。 |
| 抄録(英) | We proposed a method to configure growing network based on similarities. Generated network by the proposed method shows small characteristics path length (L), large clustering coefficient (C) and the power-law degree distribution. In this paper, the network generated by the proposed method examined through simulations of associative memories using three types of training patterns, random, sequential and characteristic. The result shows that the hub nodes have a significant effect to storage capacity. |
| キーワード(和) | 複雑ネットワーク / 自己組織化 / スモールワールドネットワーク / 連想記憶 |
| キーワード(英) | Complex Network / Self-Organization / Small World / Associative Memory |
| 資料番号 | NC2011-103 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2012/1/19(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） | 類似度に基づき成長する複雑ネットワークの比較と評価(一般,複雑系とニューロコンピューティング) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison and Evaluation of Growing Complex Network Generated by Similarities |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 複雑ネットワーク / Complex Network |
| キーワード(2)（和/英） | 自己組織化 / Self-Organization |
| キーワード(3)（和/英） | スモールワールドネットワーク / Small World |
| キーワード(4)（和/英） | 連想記憶 / Associative Memory |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 寺山 敬佑 / Keisuke TERAYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学生産工学 College of Industrial Technology, Nihon University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山内 ゆかり / Yukari YAMAUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学生産工学 College of Industrial Technology, Nihon University |
| 発表年月日 | 2012-01-26 |
| 資料番号 | NC2011-103 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 419 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |