ベクトル近似法を用いた自己組織化マップの高速化手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS17-1

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): A Speed-up Technique of Self-Organizing Maps Using Vector Approximation

著者名: 出木原裕順 (広島国際大学)

著者名(英語): Hiroyuki Dekihara(HIroshima International University)

キーワード: 自己組織化マップ|ベクトル近似法|Self-Organizing Maps|Vector Approximation

要約(日本語): 近年，高画質映像や高品質音声などのマルチメディア情報の普及に伴い，大規模なマルチメディアデータを高速で処理することが可能なパターン認識やデータ解析の方式が求められている．本研究では，ニューラルネットワークの１つである自己組織化マップ（SOM）を拡張し，高次元で大規模な入力データの高速学習が可能な高速化SOMの提案を行う．また，シミュレーション実験により，従来法との比較実験を行い提案法の有用性を示す．

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