モジュール競合学習を用いた適応的クラスタリング

鈴木 敏  上田 修功  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J83-D2   No.6   pp.1529-1538
発行日: 2000/06/25
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: 
クラスタリング,  教師なし学習,  競合学習,  逐次処理,  自由エネルギー,  

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あらまし: 
クラス内のデータが連続的に分布しクラス間で重なりがない場合において,クラス数未知の状態から逐次処理によりデータをクラス分けする手法を提案する.提案する手法はモジュール競合ネットワークに統計力学のアナロジーを用いる手法である.すなわち,入力データを粒子とみなし,粒子の分布に適したエネルギー状態を各モジュールが推定することにより学習を行う手法である.この学習の結果,連続的に分布する粒子は同一のモジュールに振り分けられ,同時に,粒子の存在しないモジュールも現れる.したがって,あらかじめモジュール数を多めに用意し,学習後,粒子の集まったモジュールを一つのクラスとみなすことで,入力データのクラス分けとクラス数推定が可能となる.本論文では提案手法の詳細と,2次元人工データ及び顔画像を用いた実験結果を示す.