自己組織化マップの自動追加学習システム(SOMとその応用)
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概要
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従来のKohonenの自己組織化マップ(SOM)では入力データの特徴が変化していく場合にはその変化に対応できず、適用が難しいと考えられる。本稿では入力データの特徴が変化した場合、それを検出し、その変化に対応して自動的に特徴の追加学習を行い、マップを再構成させる追加学習手法と、元のマップにつけられていたラベルから再構成後のマップに対応したラベルの位置を自動的に検出し、ラベル付けを行う半自動ラベル付け手法の2つをそなえたSOMの自動追加学習システムを提案する。実験によりデータの特徴変化検出が可能であり、追加学習が有効である事を示した。また、追加学習後のラベルに関する検証を行い、半自動ラベル付け手法によってマップ再編成後のラベルに関する問題を解決した。
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 2002-04-15
著者
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