モジュラーネットワーク型 SOM による 3 次元物体集合の自己組織化マップ
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概要
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本報告では3次元物体の自己組織化マップを2次元射影像の集合から生成し, 形状に応じた分類を行なうことを目的とする.マップの生成にはKohonenのself-organizing map (SOM)を一般化したモジュラーネットワーク型SOM(modular network SOM : mnSOM)を用いた.mnSOMはSOMにおけるベクトルユニットをニューラルネットワークのモジュールに置き換えたものであり, 課題や対象に応じてモジュールのアーキテクチャを自由に選択できる特徴がある.2次元射影像の集合はデータベクトル空間内に2次元多様体を形成することから, 本研究では階層型ニューラルネットを用いた自己想起ネットおよびSOM自身をモジュールとして使用した.その結果, mnSOMは2次元射影像群を与えただけで3次元形状に応じたマップを生成することに成功した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-23
著者
-
徳永 憲洋
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
安井 湘三
九州工業大学大学院生命体工学研究科 脳情報専攻
-
徳永 憲洋
九州工業大学
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
森下 健司
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
安井 湘三
九州工業大学
-
古川 徹生
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学
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