日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
第31回ファジィシステムシンポジウム
セッションID: TC2-2
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SOM競合層ニューロン間結合の導入によるクラス間相似性検出
*亀井 圭史川上 真司
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抄録

近年、Deep Neural Networksなどのこれまでよりも脳の構造を模した人工神経回路の研究が盛んに行われている。自己組織化マップ(SOM)は脳の視覚野をモデル化したものとして有名であるが、競合層ニューロン間の水平的な結合は無い。本研究では、基本的なSOMを、より脳構造を模したモデルとするために、クラス代表ニューロンおよび代表ニューロン間結合を導入し、入力データのクラス間相似性を検出する方法を提案する。

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© 2015 日本知能情報ファジィ学会
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