| 研究課題/領域番号 |
25730153
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 独立行政法人水産大学校 |
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研究代表者 |
徳永 憲洋 独立行政法人水産大学校, その他部局等, 講師 (00432956)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2013年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 自己成長型モジュラーネットワーク / 成長型自己組織化マップ / 自己組織化マップ / 自己成長型ニューラルネットワーク / 成長型ニューラルネットワーク / ニューラルネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題の目的は，自己成長型モジュラーネットワークのバックボーンアルゴリズムとして適用でき，尚且つ，実践に即すような新しい成長型ニューラルネットワークを開発することである．研究の結果，情報量基準をベースに成長する位相表現グラフネットワークを開発し，その学習理論とアルゴリズムを確立させた．また人工データを用いた実験では，提案手法は従来の成長型ニューラルネットワークに比べて少ない学習サンプルで十分な学習結果を得ることができた．また学習結果に一貫性があり学習の安定性が示された．様々な実験の結果から，提案手法は自己成長型モジュラーネットワークのバックボーンアルゴリズムとして有効であると示唆された．
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