強度のノイズ環境下におけるFuzzy ARTMAPの学習法
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概要
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適応共鳴理論ニューラルネットワーク(ART)ば入力と記憶の類似性に基づいて、カテゴリを適応的に生成・成長させる教師なし学習システムである。一方、ARTMAPは2つのARTから構成される教師あり学習システムである。アナログ入力に対応可能なFuzzy ARTMAP (FAM)にはいくつかの学習法があるが、本研究では単純さの観点から、オリジナルの学習法であるFast-Commit Slow-Recode (FCSR)法に注目する。FCSR法では強度のノイズがサンプルデータに含まれる場合、ニューロンの急激な増加やカテゴリ形成の不具合、そしてそれに伴う認識性能の低下という問題が生じる。そこで本研究では、各ニューロンに定義した信頼度に基づいてニューロンの削除とカテゴリの収縮を実行することにより、ノイズの影響を抑えることを提案する。シミュレーション結果より、提案手法を組み込んだFCSR法によってFAMの記憶コストが削減され、その認識性能が向上することを確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-02
著者
-
生岩 量久
広島市立大学
-
神尾 武司
広島市立大学
-
藤坂 尚登
広島市立大学
-
菅生 翔平
広島市立大学
-
川原 元気
広島市立大学
-
藤坂 尚登
広島市立大学情報科学部
-
生岩 量久
広島市立大学情報科学部
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