テンソル分解型自己組織化マップの応用 : 欠損データ補間方法の提案(ニューロコンピューティングの実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般)
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概要
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本研究の目的は,自己組織化マップ(SOM)をベースにした非線形テンソル分解法,すなわちテンソル分解型自己組織化マップ(TD-SOM)を開発し,関係データに応用することである.本稿では特に欠損値推定に焦点を当ててアルゴリズム開発とその評価を行った.欠損値推定は,オンラインショッピングにおける推薦システムなどに本手法を応用する際に重要である.人工データおよび実データでシミュレーションを行い,提案法の有効性を確認した.
- 2012-09-27
著者
-
古川 徹生
九州工業大学大学院脳情報工学専攻
-
岩崎 亘
九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報工学専攻
-
岩崎 亘
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学
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