動径基底ARTネットワークの学習特性の解析
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概要
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カテゴリーが動径基底で記述されるAdaptive Resonance Theory(ART)ネットワークを考察する。同ネットワークは、特徴空間上に分布したデータの集合をカテゴリーの集合で近似をすることができる。まず、同ネットワークの基本的な学習の特性(例えば、学習によって生成されたカテゴリーの数、各カテゴリーの総面積、入力の分布とカテゴリーの集合との誤差等)のパラメータ依存性を考察する。また、与えられた図形の近時やその面積計測等の工学的応用の基礎を考察する。そして近似の誤差を少なくするパラメータ値の設定法を考察する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-19
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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