トポロジーを持つ非線形独立成分を分離する分散表現自己組織モデル(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
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概要
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入力に含まれる二つの非線形独立成分を分離し表現する自己組織化モデルについて報告する.ヘブ学習する二つの自己組織モデルを反ヘブシナプスで結合し,それぞれの層に二つの独立な情報要素を分散コードする二つの自己組織モデルは以前に報告した.各層はSOMのような近傍学習ではなくニューラルガスのような順位学習を行う.今回,二つの独立成分はそれぞれがトポロジーを持っている.二つの成分は二つの層に分離され,トポロジーを保った分散表現が形成されることを確認した.
- 2008-06-19
著者
-
倉田 耕治
琉球大学工学部
-
木村 隆一
大日本スクリーン製造株式会社
-
倉田 耕治
琉球大学
-
仲田 哲進
琉球大学大学院理工学研究科
-
倉田 耕治
琉球大学大学院理工学研究科
-
李 奎煕
大阪大学大学院工学研究科
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