遺伝的アルゴリズムによる最適構造化クラスタリングと非線形スペクトル推定への応用
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概要
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高精度な信号解析などの情報処理を実現し、かつ高速な学習能力を実現するために、自己組織化メカニズムと教師付き学習アルゴリズムの双方を実現した、新しい学習メカニズムを持つフィードフォワードネットワークが利用されているが、事前情報としてノード数を決めているため、冗長な基底が存在する。実際、クラスタノード分布を詳しく調べて見ると、入力ベクトル空間内の同じような位置に同じような誤差分散のクラスタノードがいくつか存在するといった例が見られた。本報告では遺伝的アルゴリズムを用いて、クラスタノード数を最適化するアルゴリズムを提案しその有効性について述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
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