多項分布に基づく自己組織化マップの特性評価
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概要
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自己組織化マップ(SOM)では,単語頻度ベクトルと参照ベクトル間の距離として,通常はユークリッド距離が用いられている.また,ニューロン間の距離としてガウス分布を仮定した近傍関数がよく用いられる.本稿では,これらの距離定義として多項分布を用いたSOMについて考える.単語頻度ベクトルと参照ベクトル間の高次元距離には多項分布に基づく対数尤度を,ニューロン間の低次元距離には多項分布に基づく近傍を用いるSOMを定式化し,実験に基づいて評価する.多項分布に基づく対数尤度による距離定義では,ディリクレ型事前分布のスムージングパラメータを制御し,ゼロ頻度問題の緩和と分類性能への影響を調べる.実験は3種のベンチマーク文書データを用い,各文書間距離や各近傍関数における分類性能や自己組織化マップを比較する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-10
著者
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斉藤 和巳
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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斉藤 和巳
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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福田 法旦
長岡技術科学大学電気電子情報工学課程
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石川 眞澄
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
石川 眞澄
九州工業大学
-
福田 法旦
長岡技術科学大学工学部電気系
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