誤り近傍ニューロンを考慮する自己組織化マップとその応用
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概要
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実社会においては,隣の家とはいえ,距離的には自分の家の近くではない場合が多々ある.言い換えると,"ご近所さん"はいつの場合においても"本当のご近所さん"であるとは限らない.そこで本研究では,誤り近傍ニューロンを考慮する自己組織化マップ(Self-Organizing Map considering False Neighboring Neuron: FNN-SOM)を提案する.FNN-SOMは,現実の近傍関係を学習に取り入れて自己組織化する.また,様々な入力データの学習に用いることで,FNN-SOMの振る舞いを調査し,従来のSOMよりもより効果的に入力の特徴を反映したマップを得ることを確認する.
- 2007-01-10
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