一般化自己組織化マップ : 教師あり学習と教師なし学習の融合(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)

概要

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近年,われわれは従来のSOMにおけるユニットを多層パーセプトロン(MLP)やリカレントニユーテルネットワークなどの機能を持つモジュールに置き換えたモジュラーネットワークSOM(mnSOM)を提案した.mnSOMの各モジュールは適用する課題に合わせて自由に設計できるため,さまぎまな課題に対してSOMの持っクラスタリングや自己組織的な内挿機能などを適用することができる.すなわち,mnSOMは従来のSOMにおける枠組みを一般化したものと考えることができる.さらに,各モジュールは与えられたデータに対して教師あり学習を行う一方,各モジュールの役割分担は自己組織的に行われるため,mnSOMは教師あり学習と教師なし学習を兼ね備えたアルゴリズムを持っている.本稿では,一般化自己組織化マップの理論を説明し,具体的な例としてモジュールをMLPとするmnSOM(MLP-mnSOM)の理論とアルゴリズムも説明する.さらに,MLP-mnSOMを用いたシミュレーションでその有効性を示す.
社団法人電子情報通信学会の論文
2006-06-09