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J-GLOBAL ID：201302264704961148   整理番号：13A0779099

ボルツマンマシンを応用したトポグラフィックマッピングの形成モデルについて

On the self-organization of topographic mapping in Boltzmann machines

著者 (2件)： 伊達章 (宮崎大 工) ,  倉田耕治 (琉球大 工)
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： 112  号： 480(NC2012 134-182)  ページ： 203-208  発行年： 2013年03月06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： 本稿では,筆者の一人が25年前に提案したボルツマンマシン神経場について論じる。ボルツマンマシンは,理論的には見通しがよいもののシミュレーションには膨大な時間がかかる場合が多い。これは致命的な欠点であるが,モデルが2部グラフの構造をもつ場合については。Hintonらにより克服されつつある。2層からなる倉田(1988)の神経場モデルは,第2層の各素子が側抑制型の結合をもつため,Hintonらの学習アルゴリズムをそのままの形では適用できない。そこで,第2層には孤立局在興奮パターンしか出現しないとういう制約を付け加え,各素子を確率的に動作させることなく学習を進めるアルゴリズムを開発した。学習のダイナミクスを追いかけることができたのでその結果を報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *Boltzmannマシン ,  *地形図 ,  部分グラフ ,  学習アルゴリズム ,  *自己組織化 ,  確率モデル ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 二部グラフ

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  測量学一般  (RC02010W) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： ボルツマンマシン ,  応用 ,  モデル