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講演抄録/キーワード
講演名 2023-03-15 11:20
高次元耐性のあるSOINN空間の最適化手法の提案
高萩 悠土田悠介山内ゆかり日大NC2022-112
抄録 (和) 山崎らは,自己増殖型ニューラルネットワーク(Self-Organizing Incremental Neural Network:SOINN)と呼ばれる学習手法を提起した.この手法はネットワークを動的に構築するオンライン学習手法であり,サンプルを逐次的に学習する.しかし,SOINNは高次元データにおいてノイズ耐性を維持しつつ多様な特徴を保持することが困難である.具体的には,特徴のあるノードが削除されてしまう,無駄なノードが挿入されてしまう,あいまいなノードが生成されてしまうことが挙げられる.そこで本研究では,複雑ネットワークのネットワーク構成モデルからノードやエッジの再構成手法を取り入れる.また,無駄なノードの挿入を防ぐために閾値領域の拡大をすることでSOINN空間の安定性と識別率の向上を目指す.実験ではMNIST文字認識問題で識別率およびノード数の推移を比較し,提案手法の有効性を確かめる. 
(英) Yamazaki et al. proposed a learning method called Self-Organizing Incremental Neural Network (SOINN). This method is an online learning method that dynamically constructs a network and learns samples sequentially. However, it is difficult for SOINN to retain a variety of features in high-dimensional data while maintaining noise tolerance. Specifically, some of the features are deleted, unnecessary nodes are inserted, and ambiguous nodes are generated. Therefore, this study incorporates node and edge reconfiguration methods from the network configuration model of Complex Network. In addition, we aim to improve the stability of the SOINN space and identification rate by expanding the threshold region to prevent unnecessary node insertion. In the experiments, we compare the identification rate and the number of nodes on the MNIST character recognition problem to confirm the effectiveness of the proposed method.
キーワード (和) 自己増殖型ニューラルネットワーク / 複雑ネットワーク / 高次元データ耐性 / / / / /  
(英) Self-Organizing Incremental Neural Network / Complex Network / High-Dimensional Data Robustness / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 425, NC2022-112, pp. 113-118, 2023年3月.
資料番号 NC2022-112 
発行日 2023-03-06 (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 NC2022-112

研究会情報
研究会 NC MBE  
開催期間 2023-03-13 - 2023-03-15 
開催地(和) 電気通信大学 
開催地(英) The Univ. of Electro-Communications 
テーマ(和) 脳アーキテクチャー, 一般(NC, ME) 
テーマ(英) Brain architecture, General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2023-03-NC-MBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 高次元耐性のあるSOINN空間の最適化手法の提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Optimizing SOINN Space for High-Dimensional Data Robustness 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 自己増殖型ニューラルネットワーク / Self-Organizing Incremental Neural Network  
キーワード(2)(和/英) 複雑ネットワーク / Complex Network  
キーワード(3)(和/英) 高次元データ耐性 / High-Dimensional Data Robustness  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高萩 悠 / Yu Takahagi / タカハギ ユウ
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 悠介 / Yusuke Tsuchida / ツチダ ユウスケ
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) 山内 ゆかり / Yukari Yamauchi / 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.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-03-15 11:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2022-112 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.425 
ページ範囲 pp.113-118 
ページ数
発行日 2023-03-06 (NC) 


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