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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-01-16 13:30 適応型木構造SOMの提案と画像分類への応用 ○須藤一郎・湯野智己・田向 権・関根優年（東京農工大）  NC2007-105 |
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| 抄録 | （和） | 従来のKohonenの自己組織化マップ(Standard-SOM)や，階層型SOMでは， 時間の経過で著しく変化する入力データには対応できない． そこで，本稿では，動的に変化する高次元の入力に対応し，追加学習を可能にする適応型木構造SOM(以下ATSOM)を提案する． ATSOMはSOMを内包するノードで構成された木構造をもち，下位のノードは上位のノードでフィルタリングされた条件付の入力のみを用いて学習する． また，各ノードに入力データを貯めるバッファを設け，ノードはバッファのデータを用いたバッチ学習を行う．バッファの存在により，ツリーの各ノードは非同期的に学習を行うことができ，過学習や入力の大きな変化に柔軟に対応する． %また，ノード間の関係を動的に再接続することで，過学習や入力の大きな変化に柔軟に対応する． 実験により，ATSOMが動的に変化する２次元の散布図の分類や，画像分類に利用できることを示した． |
| （英） | Generally, Standard-SOM or Tree Structured-SOM are not able to adapt in input data which has changed widely toward time's process. To solve this problem, we propose ATSOM( Adaptive Tree Structured-SOM ) algorithm, which adapts high dimensional inputs that is changing the whole time, in other words, ATSOM can execute additional learning. ATSOM is tree structures, which have nodes that represented by SOM, which is learned by using only local training set, that given by high rank's father nodes. Local training sets are kind of buffers, that save input data in each node, and the nodes execute Batch Learning-SOM used buffer's data, every time. By using buffer, each nodes of tree can learn asynchronously, ATSOM can adapt to large changes of input data. |
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| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 自己組織化マップ / 追加学習 / 階層型クラスタリング / 画像分類 / / / |
| （英） | Neural Network / Self-Organizing Map / Additional learning / Hierarchical Clustering / Image Classification / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 413, NC2007-105, pp. 109-114, 2008年1月. | |
| 資料番号 | NC2007-105 | |
| 発行日 | 2008-01-08 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2007-105 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2008-01-15 - 2008-01-16 |
| 開催地（和） | 北海道大学（１００年記念会館） |
| 開催地（英） | Centennial Hall, Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 機械学習、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2008-01-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 適応型木構造SOMの提案と画像分類への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Proposal of Adaptive Tree Structured SOM and Its Application for Image Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 自己組織化マップ / Self-Organizing Map |
| キーワード(3)（和/英） | 追加学習 / Additional learning |
| キーワード(4)（和/英） | 階層型クラスタリング / Hierarchical Clustering |
| キーワード(5)（和/英） | 画像分類 / Image Classification |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須藤 一郎 / Ichiro Sudo / スドウ イチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯野 智己 / Tomomi Yuno / ユノ トモミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh / タムコウ ハカル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TAT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関根 優年 / Masatoshi Sekine / セキネ マサトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-01-16 13:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2007-105 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.413 |
| ページ範囲 | pp.109-114 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2008-01-08 (NC) |
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