SOMの関数近似への応用
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概要
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トポロジカルマップのモデルは入力情報の位相との関係で研究されることが多いが,大脳の運動野にも同様の機能マップが存在する.本論文では,出力マップの形成モデル研究の第一段階として,関数近似のための3層回路の入力層と中間層としてKohonenのSOM(Self-Organizing Map)を用いたモデルを考え,形成されるマップの性質をシミュレーションにより研究する。学習時には目的関数の入力と出力(教師信号)が同時に入力層に与えられ,SOMの入力として使用される.中間層と出力層の間の結合は誤り訂正学習による.関数近似を行うときは,目的関数の入力のみが与えられる.このモデルは,出力に影響を与えない入力変数を無視したマップを形成することができる(説明変数の選択).また,入力の発生頻度の高い部分に参照ベクトルが集中するだけでなく,関数の変化の激しい部分にも参照ベクトルが集中する.これらの性質は関数近似の精度を向上させる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-06-21
著者
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