適応型木構造SOMの提案と画像分類への応用(機械学習,一般)
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概要
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従来のKohonenの自己組織化マップ(Standard-SOM)や,階層型SOMでは,時間の経過で著しく変化する入力データには対応できない.そこで,本稿では,動的に変化する高次元の入力に対応し,追加学習を可能にする適応型木構造SOM(以下ATSOM)を提案する.ATSOMはSOMを内包するノードで構成された木構造をもち,下位のノードは上位のノードでフィルタリングされた条件付の入力のみを用いて学習する.また,各ノードに入力データを貯めるバッファを設け,ノードはバッファのデータを用いたバッチ学習を行う.バッファの存在により,ツリーの各ノードは非同期的に学習を行うことができ,過学習や入力の大きな変化に柔軟に対応する.実験により,ATSOMが動的に変化する2次元の散布図の分類や,画像分類に利用できることを示した.
- 2008-01-08
著者
-
田向 権
東京農工大学大学院 共生科学技術研究院 先端電気電子部門
-
関根 優年
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
須藤 一郎
東京農工大学工学府
-
湯野 智己
東京農工大学工学府
-
関根 優年
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
田向 権
東京農工大学 工学府
-
関根 優年
東京農工大学工学府
-
田向 権
東京農工大学 大学院 工学府
-
関根 優年
東京農工大学 大学院 工学府
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