トポロジー保存写像学習のベイズモデル
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概要
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トポロジー保存写像学習をベイズモデルとして構成する.これは,競合学習と正規混合分布モデルの等価性を拡張し,中心パラメータが指定したトポロジーの上で滑らかに変化することを表す事前分布を正規混合分布モデルに導入することによって成される.このような事前分布として,多次元スプラインの安定化汎関数に基づく正規分布を使う.中心パラメータを,ニューラルネットの入力層と内部層の間の結合パターンとみなすことにより,トポロジー保存写像学習が上述のベイズモデルのMAP推定アルゴリズムとして導かれる.このアルゴリズムによってトポロジー保存写像が実現されることがシミュレーションによって示される.トポロジー保存写像学習をベイズモデルとして構成することによって,従来経験的に決められていた大局的パラメータを,データに基づいて決定することができるようになる.このパラメータ選択法の有効性がシミュレーションによって示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-06-25