| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-10-12 10:50 属性値付加型自己組織化マップによるクラス分類最適化 ○佐藤哲哉（日大）・土田和磨（スタジオワンオアエイト）・山内ゆかり（日大）  MBE2019-41 NC2019-32 |
|
| 抄録 | （和） | 自己組織化マップは簡易なアルゴリズムでありながらも，クラスタリング能力に優れ連続的な変化に対応できる．しかし勝者ノードに対する距離に応じて学習するため，出力層マップ上で同じクラスの散らばりやクラス間の境界が不鮮明になる問題が存在する．そこで本研究では自己組織化マップの学習時に入力データの属性値を教師データとして用い，学習率に重みを与える．重みにより学習時に他クラスのノードへの干渉を抑制し，クラスの散らばりを抑え学習精度向上を目指す．実験では手書き文字データを用い，従来の自己組織化マップとクラスの散らばりと文字認識精度の比較を行う．提案手法はクラスの散らばりを約50%抑え学習精度を1%以上改善した． |
| （英） | Self-Organizing Map (SOM) is a simple algorithm that has excellent clustering capabilities and adapts continuous changes. However, since SOM performs neighborhood learning based on the similarity to the best matching unit, there is a problem that the same class is distributed and the boundary between classes becomes unclear. In this research, the learning rate of SOM is determined by weighted attribute information of the input data class. The proposed method reduced class dispersion about 50% and improves classification accuracy more than 1 % compared to conventional method by suppressing intervention in other classes. | |
| キーワード | （和） | 自己組織化マップ / 教師あり学習 / 属性値 / 手書き文字認識 / / / / |
| （英） | Self-Organizing Map / Supervised Learning / Attribute Information / Handwriting Recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 225, NC2019-32, pp. 59-63, 2019年10月. | |
| 資料番号 | NC2019-32 | |
| 発行日 | 2019-10-04 (MBE, NC) | |
| ISSN | 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 | MBE2019-41 NC2019-32 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2019-10-11 - 2019-10-12 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | BCI/BMIとその周辺，ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2019-10-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 属性値付加型自己組織化マップによるクラス分類最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Optimization for Classification by Self-Organizing Maps Based on Attribute Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己組織化マップ / Self-Organizing Map |
| キーワード(2)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 属性値 / Attribute Information |
| キーワード(4)（和/英） | 手書き文字認識 / Handwriting Recognition |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 佐藤 哲哉 / Tetsuya Sato / サトウ テツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土田 和磨 / Kazuma Tsuchida / |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社スタジオワンオアエイト (略称： スタジオワンオアエイト) STUDIO ONE OR EIGHT (略称： STUDIO ONE OR EIGHT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山内 ゆかり / Yukari Yamauti / ヤマウチ ユカリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-10-12 10:50:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | MBE2019-41, NC2019-32 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.224(MBE), no.225(NC) |
| ページ範囲 | pp.59-63 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-10-04 (MBE, NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]