競合型ニューラルネットワークによるオンライン追加学習と高密度オーバーラップの分離(一般セッション4)
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概要
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一般に競合型ニューラルネットワークを用いた教師なしクラスタリングにおいて,追加学習を行うと過去の学習結果が破壊されてしまう. Self-Organizing Incremental Neural Network (SOINN)(Shen, 2006)はニューロンを増殖させることでこの問題に対応し,さらにノイズ耐性なども有するが,異なるクラス間の分布に重なりがある場合におけるクラス分離性能が低い.そこでSOINNに改良を加え, SOINNの利点を全て継承した上で,クラス間に高密度な重なりが存在する場合にも安定してそれらを分離できるオンライン学習手法を実現した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-19
著者
-
申 富饒
中国南京大学計算機ソフトウェア新技術国家重点実験室
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
小倉 和貴
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
小倉 和貴
東京工業大学 総合理工学研究科
-
長谷川 修
東京工業大学
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