Kohonenの自己組織化特徴地図におけるノード数増減学習
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概要
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Kohonenの自己組織化特徴地図(以下SOMと記す)では、教師なし学習に基づいて、競合層ノードを入力ベクトル空間にマッピングする。このとき、競合層は、あらかじめ設定されたノード間の連結構造の位相関係を反映するように入力ベクトル空間に配置される。この性質により、パターンペクトルのクラスタリングやペクトル量子化などに広く応用されるが、次のような問題も指摘されている。1)初期値と学習データ列により結果が変わりやすい。2)学習回数が膨大である。3)学習の途中、マップが交差した状態になって学習が良好に行われない場合がある。4)学習終了時に、どのクラスタにも属さないような残留ノードが生じる場合がある。通常、終生係数と反応半径の減衰を緩やかにし、十分な学習回数を設定することで、これらの問題をある程度回避できる。本研究では、より効果的な対処方法として、SOMの学習過程においてノード数を増減する手法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
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