自己組織ニューラルネットによる3D物体の位相学習とベクトル量子化
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概要
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This paper is addressed to adaptive vector quantization of 3D objects and learning of their topology with a self-organization such as Kohonen map.We wish to show that with the self-organization neural network in[2],successes of the first application surely needs more research in the second direction in order to guarantee the global convergence and achieve higher efficiency Furthermore, we show how deeper topological properties can be extracted by the neural network,which also suggests new applications on representation of the external space and classification of spatial shapes with more subtle or of higher dimensional properties of topology.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-26
著者
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