競合学習ニューラルネットワークにおける自己組織化と相互情報量
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概要
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我々はすでに,教師なし学習である競合学習ニューラルネットワークが,入力データの顕著な特徴を検出することによって,入力集合を自動的に分割することを報告した.ここでは,ニューラルネットワークから得られる分割の初期値に対する依存性が,従来のk-means法より小さいことを示す.これは,競合学習のアルゴリズムによって最適な分割に向う,一種の自己組織化と考えられる.P(a_i)を事象a_iの出現確率,P(a_i,b_j)を事象a_i,事象b_j,の結合確率,P(a_i,b_j)を事象a_i,事象b_iの条件付確率としたとき,次式の値を相互情報量と呼ぶ.I(A;B)=-Σ^^n__<i=1>P(a_i)log_2P(a_i)+Σ^^n__<i=1>Σ^^m__<j=1>P(a_i,b_j)log_2P(a_i|b_j)Lagtonはこの相互情報量を「複雑さ」の尺度とし,セルオートマトンのClassIVで最大になることを示している.そして秩序とカオスの間に存在し複雑性が極大となるこの領域では,優れた情報処理能力を持つと報告している.我々は,最適な分割を与えるネットワークの学習は自己組織的にこの領域へ向かうと考えた.本稿では,競合学習ニューラルネットワークの自己組織的学習過程をこの相互情報量を用いて評価することを試みる.
- 電子情報通信学会の論文
- 1994-09-26
著者
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