参照ベクトルを自己創造するニューラルネットワーク
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概要
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自己組織化を用いた学習ベクトル量子化方法であるLVQは, 競合学習を利用し, 入力パターンをクラスタリングすることによってベクトル量子化を行っている. 本論文ではクラスタリングを行うのに, 最初に参照ベクトルを一つ微小乱数によって設定し, 学習過程で入力パターンと参照ベクトルの間の距離をもとに, 参照ベクトルを自己増殖させ, その参照ベクトルが学習終了時に, 代表ベクトルとなるモデルを提案した. このとき距離尺度には, ベイズ識別関数距離尺度を用い, クラスタの大きさを考慮した. そして二次元の入力パターン集合について計算機シミュレーションを行った. その結果, 分散の大きなパターン集合やクラスタ数の多いパターン集合に対しても, 参照ベクトルの初期値の影響も少なく. また最初に参照ベクトルの数を設定することなくクラスタリングを行うことができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
-
黒川 弘章
東京工科大学
-
森 真作
日本工業大学工学部電気電子工学科
-
多田 恵子
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
森 真作
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
黒川 弘章
慶應義塾大学理工学部
-
佃 泰
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
森 真作
慶應義塾大学 理工学部
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