入力領域可変型自己組織化法を用いた独立成分抽出
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概要
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学習システムは, 環境中の莫大な情報からどのようにして有用な情報を抽出して学習するのかが, 大きな問題となっている. 旧来, ニューラルネットのような学習システムでは, その抽出はシステム設計者によってなされてきた. しかし, 実世界は非常に多くの事象が複雑に絡み合っているので, 設計者による抽出は大変難しい問題である. そこで我々は, 入力次元の重みを変えられる感度可変型LVQを用いて, 有用な情報を自動的に獲得する学習システムの構築を目指す. そして, その学習システムの有効性をコンピュータシミュレーションによって示す.
- 2001-06-21
著者
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