分散表現による情報分離の自己組織モデル : 本稿を故和田浩司博士に捧げる(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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ヘブ学習による分散表現の自己組織モデル同士を反ヘブシナプスで結合し,それぞれの層に2つの情報要素を分散コードするモデルを提案する.各層はSOMのような近傍学習でなくニューラルガスのような順位学習をおこなう.また,反ヘブシナプスは2層の間の素子の発火を統計的に独立にさせる効果がある.分散表現により,限られた素子数でwinner-take-all型よりも効率の良い表現が可能となる.
- 2007-06-07
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