| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2013-03-13 15:10
自己組織化写像の対応づけと学習評価への応用 ○大原成裕・渡辺澄夫(東工大) NC2012-149 |
| 抄録 |
(和) |
生体神経回路の動作を模倣することにより考案された人工神経回路網はパターン認識や人工知能に応用されているが、パラメータと学習モデルが一対一に対応せず多数の局所解を持つために同じ学習サンプルに対しても学習結果が異なることがあるという問題を有している。本論文では、自己組織化写像の二つの学習結果の間に対応づけを作る方法を提案し、データに対して学習モデルが冗長であるかどうかの評価を行う際に有用であることを述べる。また提案方法を市区町村のデータに適用することにより、その有効性を示す。 |
| (英) |
Several artificianl neural networks, which were devised by imitating biological neural networks, are now being used as learning machines in pattern recognition and artificial intelligence. However, such machines are nonidentifiable and have many local solutions, resulting that the trained system becomes different even for the same training samples. In this paper, we study a self-organizing map, and propose that the correspondence of the different solutions is useful to study such nonidentifiable problems. Experimental study about many cities in Japan shows the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード |
(和) |
自己組織化写像 / 対応づけ / 学習評価 / / / / / |
| (英) |
Self-Organizing Map / Correspondence / Learning Evaluation / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 480, NC2012-149, pp. 89-94, 2013年3月. |
| 資料番号 |
NC2012-149 |
| 発行日 |
2013-03-06 (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) |
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NC2012-149 |