講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-05 13:50
属性値考慮学習を行う自己組織化マップの提案 ○佐藤哲哉・山内ゆかり(日大) NC2019-96 |
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,クラスタリング能力に優れる.しかし勝者ノードに対する距離に応じて学習するため,競合層上で同じクラスに属するノードが散らばり周囲へ影響を与える.それによって他クラス間の境界が不鮮明になる.そこで本研究では競合層上ノードのクラスへの所属度合いを属性値情報と定義し,自己組織化マップの近傍学習で学習率への重みとして取り入れる.これによりクラスの散らばりを減らし,認識率向上を目指す.また蓄積された属性値情報から競合層のラベル付けが可能となる.実験では数字手書き文字データを用いクラスの散らばりと文字認識率を評価指標とし提案手法の有効性を従来手法と比較し示す. |
(英) |
Self-organizing maps(SOM) is a simple algorithm, and has excellent clustering capabilities. However, since SOM performs neighborhood learning based on the similarity with the best matching unit, nodes that belongs to same class are scattered on the competitive layer and affects around nodes. Therefore, nodes on boundaries between classes becomes unclear. In this study, we define the degree of belonging to each class on the competitive layer from attribute information, and use as weights to the learning rate in neighborhood learning of SOM. This aims to reduce scattered nodes on the competitive layer and improve classification accuracy. And the proposal method can label on competing layers from accumulated attribute information. In the experiment, we used a dataset of handwritten digits to evaluate the degree of scattered classes and the classification accuracy. |
キーワード |
(和) |
自己組織化マップ / 属性値 / 手書き文字認識 / / / / / |
(英) |
Self-Organizing Map / Attribute Information / Handwriting Recognition / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 453, NC2019-96, pp. 119-124, 2020年3月. |
資料番号 |
NC2019-96 |
発行日 |
2020-02-26 (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 |
NC2019-96 |
研究会情報 |
研究会 |
NC MBE |
開催期間 |
2020-03-04 - 2020-03-06 |
開催地(和) |
電気通信大学 |
開催地(英) |
University of Electro Communications |
テーマ(和) |
NC, ME, 一般 |
テーマ(英) |
Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NC |
会議コード |
2020-03-NC-MBE |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
属性値考慮学習を行う自己組織化マップの提案 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
A Proposal of Self-Organizing Maps Based on Learning with 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) |
属性値 / Attribute Information |
キーワード(3)(和/英) |
手書き文字認識 / Handwriting Recognition |
キーワード(4)(和/英) |
/ |
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) |
山内 ゆかり / Yukari Yamauti / ヤマウチ ユカリ |
第2著者 所属(和/英) |
日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
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: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-03-05 13:50:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NC |
資料番号 |
NC2019-96 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.453 |
ページ範囲 |
pp.119-124 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-02-26 (NC) |
|