講演名 2012-01-27
テンソル分解型自己組織化マップの開発 : 非線形テンソル分解の実現(一般,複雑系とニューロコンピューティング)
岩崎 亘, 和田 沙織, 古川 徹生,
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抄録(和) 本研究の目的は非線形テンソル分解を開発することである.キーアイデアは高階化自己組織化マップ(SOM^n)の考え方を取り入れること,および正規直交展開を用いて一般化線形問題の枠組みに帰着させることである.計算機実験により本アルゴリズムが期待通りに動作することが確認された.
抄録(英) The aim of this paper is to develop a nonlinear tensor decomposition algorithm based on the self-organiing map (SOM). The key ideas are (i) adopting the concept of the power of SOM (SOM^n), and (ii) representing the map by orthonormal expantion. The simulation results showed that the proposed algorithm works as it is expected.
キーワード(和) 位相保存写像 / 自己組織化マップ / SOM / テンソル分解 / 関係データ
キーワード(英) topographic mapping / self-orgnising map / SOM / tensor decomposition / tensor factorization / relational data
資料番号 NC2011-114
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2012/1/19(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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) テンソル分解型自己組織化マップの開発 : 非線形テンソル分解の実現(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) Tensor decomposition based on self-organizing map
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 位相保存写像 / topographic mapping
キーワード(2)(和/英) 自己組織化マップ / self-orgnising map
キーワード(3)(和/英) SOM / SOM
キーワード(4)(和/英) テンソル分解 / tensor decomposition
キーワード(5)(和/英) 関係データ / tensor factorization
第 1 著者 氏名(和/英) 岩崎 亘 / Toru IWASAKI
第 1 著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報工学専攻
Department of Brain Science and Engineering, Kyushu Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 和田 沙織 / Saori WADA
第 2 著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報工学専攻
Department of Brain Science and Engineering, Kyushu Institute of Technology
第 3 著者 氏名(和/英) 古川 徹生 / Tetsuo FURUKAWA
第 3 著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報工学専攻
Department of Brain Science and Engineering, Kyushu Institute of Technology
発表年月日 2012-01-27
資料番号 NC2011-114
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