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J-GLOBAL ID：201602212574176551   整理番号：16A0002850

Batch Learning Growing Neural Gasを用いた半教師あり学習

著者 (2件)： 戸田雄一郎 (首都大学東京) ,  久保田直行 (首都大学東京)
資料名： インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM)  (Symposium on Fuzzy, Artificial Intelligence, Neural Networks and Computational Intelligence (CD-ROM))
巻： 25th  ページ： ROMBUNNO.A102  発行年： 2015年09月24日 
JST資料番号： L1193B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 大量のデータのから価値のある情報を見つけ出すためには,データの一部に付随した情報を用いて,データに埋もれた構造を発見・抽出するといった半教師あり学習手法が必要不可欠である。本稿では,自己増殖型教師なし学習の1つであるBatch Learning Growing Neural Gas(BL-GNG)を用いた半教師あり学習の提案を行なっていく。具体的には,BL-GNGによって生成される位相構造を利用し,データの一部に付随した教師値の伝搬手法の提案を行なう。また,ラベルの伝搬の際に,BL-GNGにより生成された計画行列を用いることでラベルを持たないノードに対して,ラベルが伝搬可能であることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *教師つき学習 ,  *学習アルゴリズム ,  構造 ,  位相幾何学 ,  評価試験 ,  ベンチマークテスト
準シソーラス用語： 成長型ニューラルガス ,  位相幾何的構造 ,  ベンチマーク試験

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (1件)： 半教師あり学習