ESOINNにおけるCounter Propagationを用いたクラス分類手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-3

グループ名: 【C】平成27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: 2015/08/27

タイトル(英語): A clustering Method by ESOINN using Counter Propagation

著者名: 河合 俊典(千葉工業大学),山口 智(千葉工業大学)

著者名(英語): Shunsuke Kawai(Chiba Institute of Technology),Satoshi Yamaguchi(Chiba Institute of Technology)

キーワード: 自己組織化マップ|自己増殖型ニューラルネットワーク|追加学習|ニューラルネットワーク|カウンタプロパゲーション|Self-Organizing Map|Self-Organizing Incremental Neural Networks|Incremental Learning|Neural Networks|Counter Propagation

要約(日本語): 追加学習に対応するためのニューラルネットワークの1つにSelf-Organizing Incremental Neural Network(SOINN)と呼ばれるものがある.SOINNは,Growing Neural Gasにおけるノードの追加機能とHebb学習則を併せ持ち,追加学習において高いクラス分離性とノイズ耐性を可能にしている.さらに,SOINNにノード密度を定義することで,クラスの分離性能を向上させたESOINNも提案されている.SOINN,ESOINNの学習は教師なし学習であり,実際のラベル付けでは,出力されたクラスから真のクラスへの対応付けは人手によって行う必要がある.本研究では,ESOINNに対して,カウンタプロパゲーションによって学習を行う新たなネットワークを付加する事で,追加学習において自動ラベル付けが可能なネットワーク構造を提案する.

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