基底ベクトルを用いたSOMアルゴリズム(テーマセッション(1),パターン認識・メディア理解のための学習理論とその応用)
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概要
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自己組織化マップ(SOM)で作成されるクラスタ中心の素子をグラムシュミットの正規直交化(GSO)により正規直交基底(基底ベクトル)を作成し,それに付随する展開係数で画像を表現した.次に画像の各ピクセル(総ピクセル数N)でのN次元ベクトルとの線形結合で記述する学習方法(SOM-pixel学習)よりも少数の基底ベクトルを用いた学習(SOM-GSO学習)を提案する.そしてSOM-GSO学習のクラスタ分離能力における頑健性についてSOMでのクラスタ間距離,クラスタ内分散量を用いることにより,SOM-pixel学習との比較を試みた.最後に実験で学習の高速化を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-12-07
著者
-
須藤 一郎
東京農工大学工学府
-
工藤 健慈
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
佐藤 季花
東京農工大学工学府
-
湯野 智己
東京農工大学工学府
-
佐藤 季花
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
横川 昌俊
東京農工大学 工学府
-
関根 優年
東京農工大学大学院工学研究院先端電気電子部門
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