オンライン教師なし分類のための追加学習手法(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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オンライン教師なし学習手法であるSelf-Organizing Incremental Neural Network(SOINN)(Shen & Hasegawa, 2006)を改良した新しい手法として,Enhanced-SOINN(ESOINN)を提案する.ESOINNはSOINNのもつオンライン教師なし学習の機能を失うことなく追加学習を可能とした.改良点は以下のとおりである.(1)二層構造で学習を行うSOINNに対し,一層構造による学習が可能である.(2)分布に高密度の重なりをもつクラスを分離できる.(3)SOINNと比べて少ないパラメータで動作する.(4)SOINNと比べて安定性が高い.人工データ及び実データを用いた実験により,ESOINNはSOINNより優れていることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-01
著者
-
申 富饒
中国南京大学計算機ソフトウェア新技術国家重点実験室
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
小倉 和貴
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
小倉 和貴
東京工業大学 総合理工学研究科
-
長谷川 修
東京工業大学
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