怠け者の割合を考慮したLazy Self-Organizing Mapとその振る舞い
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概要
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自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM)はKohonen氏によって提案された教師なしニューラルネットワークであり,近年クラスタリングへの応用として注目されている.過去の研究で,SOMの学習率係数が更新回数に依存するのに対し,ニューロンの性格にのみ依存する学習率係数を持つLazy Self-Organizing Map (LSOM)を提案した.さらに,そのLSOMの振る舞いを調査することで,SOMよりも入力データの分布状態をより反映したマップを取得できる反面,ねじれが生じやすいという傾向を確認した.そこで本研究では,学習率係数がニューロンの性格,怠け者の割合に依存し,さらに更新回数に従って減少する新しいLazy Self-Organizing Mapを提案する.そして,改良版LSOMの怠けニューロンの割合を変えて,様々な入力データに適用しその振る舞いと有効性を確認する.
- 2008-07-24
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