| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2008-03-28 10:25
Lazy Self-Organizing Map for Effective Self-Organization ○Taku Haraguchi・Haruna Matsushita・Yoshifumi Nishio(Tokushima Univ.) NLP2007-168 |
| 抄録 |
(和) |
コホネンによって提案されたSOMは、教師なし学習と視覚化による有名なアルゴリズムである。
この研究では、働きアリの世界を反映しただらしないSOMのアルゴリズムを提案する。
LSOMでは、働きニューロン、だらしないニューロン、優柔不断なニューロンの3種類のニューロンが存在する。
私達は、さまざまな入力データにLSOMを適応し、LSOMが従来のSOMよりも効率的に入力状態を反映したマップを得られることを確認する。 |
| (英) |
The Self-Organizing Map (SOM) is a famous algorithm for the unsupervised learning and visualization introduced by Teuvo Kohonen.
This study proposes the Lazy Self-Organizing Map (LSOM) algorithm
which reflects the world of worker ants.
In LSOM, three kinds of neurons exist: worker neurons, lazy neurons and indecisive neurons.
We apply LSOM to various input data set
and confirm that LSOM can obtain a more effective map reflecting the distribution state of the input data
than the conventional SOM. |
| キーワード |
(和) |
自己組織化マップ / クラスタリング / データマイニング / / / / / |
| (英) |
self-organizing map (SOM) / clustering / data mining / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 561, NLP2007-168, pp. 7-12, 2008年3月. |
| 資料番号 |
NLP2007-168 |
| 発行日 |
2008-03-21 (NLP) |
| 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) |
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NLP2007-168 |