2005 Fiscal Year Annual Research Report
自己組織化マップの一般化理論とその応用:理論の確立から実用化まで
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17500193
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
古川 徹生 九州工業大学, 大学院・生命体工学研究科, 助教授 (50219101)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 自己組織化マップ / モジュラーネットワーク / 適応制御 / 多様体 |
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| Research Abstract |
Kohonenの自己組織化マップ(SOM)を一般化したモジュラーネットワーク型自己組織化マップ(mnSOM)について、(1)理論面の確立、(2)基本的なバリエーションの提案とシミュレーションによる評価、(3)適応制御等への応用、の3点について研究した。(1)SOMの一般化を理論的に確立する研究を行った。従来型のSOMがベクトルデータのみを取り扱うのに対し、一般化されたオブジェクトに対して任意の距離測度を定義した場合の学習アルゴリズムを得た。特に自己組織化マップ上へ射影するオブジェクトが未知の場合の同時学習問題について理論的な解決を得た。(2)mnSOMの基本的なバリエーションとして,多層パーセプトロンモジュール型mnSOM、自己想起ネットワークモジュール型mnSOM、リカレントネットモジュールmnSOM、SOMモジュールmnSOM等を提案し、それらの基本的な学習アルゴリズム、ベンチマークによる動作評価を行った。特に多層パーセプトロンモジュール型mnSOMではLegendre正規直交展開を用いて理論・シミュレーションの双方の見地から動作特性を評価した。またSOMモジュールmnSOMでは、多様体や微分幾何学を用いた理論化および人工的に生成した多様体を用いた動作特性評価を行った。(3)mnSOMの応用として、気象ダイナミクスに基づく自己組織化マップ、適応制御への応用、2次元投影像からの3次元物体のクラスタリング、顔画像識別への応用などを試みた。
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