動径基底ARTネットワークの学習特性の解析と応用について(<特集>学習理論)
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概要
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Adaptive Resonance Theory(ART)ネットワークは、特徴空間上に分布したデータをカテゴリーの集合によって分類や近似できる。本研究では、学習アルゴリズムが簡素化された動径基底ARTネットワークを考える。数値実験により学習の収束特性を考察する。また学習特性のシステムパラメータに対する依存性を考察する。応用例として新聞配達所配置問題のような被覆問題を考える。
- 2004-07-19
著者
-
斎藤 利通
法政大学工学部情報電気電子工学科
-
鳥飼 弘幸
法政大学工学部情報電気電子工学科
-
大木 政英
法政大学工学部情報電気電子工学科
-
斎藤 利通
法政大学工学部
-
斎藤 利通
法政大学工学研究科電気工学専攻
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