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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Self-Organizing Map with False-Neighbor Degree between Neurons for Effective Self-Organization 효과적인 자기 조직화를 위해 뉴런 간 거짓 이웃 수준을 갖춘 자기 조직화 맵

Haruna MATSUSHITA, Yoshifumi NISHIO

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요약 :

현실 세계에서는 이웃 주택이 물리적으로 인접하거나 서로 가깝다는 것이 항상 사실인 것은 아닙니다. 즉, "이웃"이 항상 "진정한 이웃"은 아닙니다. 본 연구에서는 새로운 SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘인 뉴런 간 False-Neighbor 정도를 갖는 SOM(FN-SOM)을 제안합니다. 다양한 입력 데이터에 대한 학습을 ​​통해 FN-SOM의 동작을 조사합니다. FN-SOM은 기존 SOM과 Growing Grid보다 입력 데이터의 분포 상태를 반영하는 보다 효과적인 맵을 얻을 수 있음을 확인합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.6 pp.1463-1469
발행일
2008/06/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.6.1463
원고의 종류
PAPER
범주
비선형 문제

작성자

키워드