クラスタリングとボロノイ分割を利用したニューラルネットワークの構築法
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概要
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An effective method for designing neural network to classify patterns in the multidimensional feature space is introduced. Voronoi diagram is constructed over points in feature space which represents input teachers in order to realize the desired classification. In order to reduce the size of neural network and to make the learning process efficiently, clustering procedure which enables to manage a number of teachers in a lump is implemented. Two examples demonstrate that the present method gives stable result and a calculation time is smaller than that of back propagation method.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 1999-10-25
著者
-
青木 繁
東洋大学 コンピュテーショナル工学科
-
天谷 賢治
東京工業大学大学院
-
青木 繁
東京工業大学
-
遠藤 雅和
東京工業大学大学院
-
天谷 賢治
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
遠藤 雅和
東京工業大学 情報理工学研究科情報環境学専攻
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