多重マップモデルによる二種の情報の分離抽出
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概要
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複数のクラスタのマップを同一神経場上に重ねて自己組織化できる自己組織多重マップモデルを非線形主成分分析にもちいることができるように発展させたものが連続多重マップモデルである。筆者らはこの連続多重マップモデルをいくつかの問題に応用することを試み, 音程と楽器の音色のような二種類の情報の分離抽出をおこなった。その結果, 情報の分離抽出に成功した
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-18
著者
-
和田 浩司
埼玉大学大学院理工学研究科
-
和田 浩司
高知工業高等専門学校 電気工学科
-
和田 浩司
大阪大学基礎工学研究科システム人間系
-
光武 眞意
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
紀田 馨
大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系
-
紀田 馨
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
倉田 耕治
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
倉田 耕治
琉球大学
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