モジュール競合学習を用いた適応的クラスタリング
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概要
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クラス内のデータが連続的に分布しクラス間で重なりがない場合において, クラス数未知の状態から逐次処理によりデータをクラス分けする手法を提案する.提案する手法はモジュール競合ネットワークに統計力学のアナロジーを用いる方法である.すなわち, 入力データを粒子とみなし, 粒子の分布に適したエネルギー状態を各モジュールが推定することにより学習を行う手法である.この学習の結果, 連続的に分布する粒子は同一のモジュールに振り分けられ, 同時に, 粒子の存在しないモジュールも現れる.したがって, あらかじめモジュール数を多めに用意し, 学習後, 粒子の集まったモジュールを一つのクラスとみなすことで, 入力データのクラス分けとクラス数推定が可能となる.本論文では提案手法の詳細と, 2次元人工データ及び顔画像を用いた実験結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-25
著者
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