適応的ベクトル量子化法としてのKohonenのモデルの定量的性質

田中 利幸  斎藤 正男  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J75-D2   No.6   pp.1085-1092
発行日: 1992/06/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
神経回路網,  自己組織化写像,  ベクトル量子化,  符号化,  協調学習,  

本文: PDF(547.9KB)>>
論文を購入




あらまし: 
神経回路網の自己組織化モデルとしてのKohonenのモデルは,適応的ベクトル量子化のアルゴリズムの一種と見ることができ,実際の問題への応用についても数多くの報告がなされている.Kohonenのモデルに関しては,その理論的性質の検討もなされているが,いまだわかっていないことも多い.本論文では,適応的ベクトル量子化のアルゴリズムとしてのKohonenのモデルの性質の中で,入力信号の確率分布に対して参照ベクトルがどのように配置されるか,という性質に注目する.参照ベクトルの個数が無限に多いとした極限を考えると,参照ベクトルの分布という形でこの性質を理論的に取り扱うことが可能となる.Kohonenのモデルの特徴である「近傍系による学習」の影響によって,Kohonenのモデルの性質は通常のベクトル量子化アルゴリズムの性質と定量的に異なっている.本論文では,Kohonenのモデルに対する平均学習方程式を使ってKohonenのモデルの性質を定量的に議論する.