大きさ可変の競合層を用いた自己組織化マップ
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概要
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自己組織化は競合層の大きさ、即ちニューロン数を固定して学習を進めることが一般的であるが、ニューロン数を固定した学習では形成される自己組織化マップに歪みが生じたり、初期重みの影響を受けることが多い。そこで、本稿では学習過程において競合層のニューロン数を可変とする自己組織化マップを提案する。そして、従来型のニューロン数固定の自己組織化マップと提案手法の各種学習性能を比較する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-14
著者
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