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J-GLOBAL ID：202202282278584293   整理番号：22A1174293

制御下のSOMの地形誤差拡散モデリング【JST・京大機械翻訳】

Diffusion Modelling Topographic Error of SOM Under Control

著者 (2件)： Hrebik Radek (FNSPE, CTU in Prague, Prague 1, Czech Republic) ,  Kukal Jaromir (FNSPE, CTU in Prague, Prague 1, Czech Republic)
資料名： Neural Processing Letters  (Neural Processing Letters)
巻： 54  号： 2  ページ： 835-852  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0953A  ISSN： 1370-4621  CODEN： NPLEFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の自己組織化マップ(SOM)はKohonen学習により学習され,マップの構造を定義する最も一般的な2次元格子は六角形格子と矩形格子である。自己組織化の新規モデルは,実際の脳におけるエンドルフィン伝播と一酸化窒素生成の良好な近似である連続空間における六角形格子と拡散モデリングに基づいている。したがって,システムの構造は,従来のSOMにおける近隣関係の代わりにニューロン座標によって記述される。拡散過程および新しい拡散学習アルゴリズムを用いた議論されたニューロン活性化は,上述の活性化に基づいている。新しい構造とアルゴリズムを,単純な例と実際の経済的応用に関して実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  ニューロン ,  構造 ,  地図 ,  一酸化窒素 ,  エンドルフィン ,  拡散過程 ,  自己組織化 ,  自己組織化特徴マップ ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 六角格子 ,  二次元格子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自己組織化 ,  Kohonenマップ ,  拡散学習 ,  SOM ,  地形誤差

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： SOM ,  地形 ,  誤差拡散 ,  モデリング