文献

J-GLOBAL ID：200902146028706150   整理番号：95A1017055

一般学習ベクトル量子化の提案

A Proposal of Generalized Learning Vector Quantization.

著者 (2件)： 佐藤敦 (NEC 情報メディア研) ,  山田敬嗣 (NEC 情報メディア研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 95  号： 346(NC95 49-64)  ページ： 87-94  発行年： 1995年10月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 最急降下法に基づき,評価関数を最小化するように参照ベクトルを...

シソーラス用語： 学習 ,...

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• KOHONEN, T. Self-Organization and Associative Memory. 1989
• KOHONEN, T. Improved Version of Learning Vector Quantization. Proc. of International Joint Conference on Neural Networks, 1990. 1990, 1, 545-550
• KOHONEN, T. LVQ_PAK, The Learning Vector Quantization Program Package. 1995
• RUMELHART, D. E. Learning internal representations by error propagation. Parallel Distributed Processing. 1986, 1
• LEE, S. W. Optimal Design of Reference Models Using Simulated Annealing Combined with an Improved LVQ3. Proc. of the International Conference on Document Analysis and Recognition, 1993. 1993, 244-249

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習ベクトル量子化 ,  提案