ベクトル量子化のための自己組織化ニューラルガスネットワーク(<特集>SOMとその応用)

• 宮島 廣美

  鹿児島大学工学部

• 前田 道治

  久留米工業高等専門学校

• 坂口 文久

  安川情報システム

• 岸田 一也

  鹿児島工業高等専門学校

書誌事項

タイトル別名

• Construction of Self-Organizing Neural Gas Networks
• ベクトル量子化のための自己組織化ニューラルガスネットワークの構成
• ベクトル リョウシカ ノ タメ ノ ジコ ソシキカ ニューラルガス ネットワーク ノ コウセイ

抄録

本論文では,ベクトル量子化の1つの方法として,削除型,生成-削除型や削除-生成型ニューラルガスネットワークを提案し,その有効性を画像のデータ圧縮を通して示す.これは従来型のニューラルガスネットワークに比べて構造決定も同時に行なう方法であり,これらすべての提案方法がひずみ誤差の比較において優れていることが明らかとなる.

収録刊行物

• 日本ファジィ学会誌

  日本ファジィ学会誌 14 (1), 88-95, 2002

  日本知能情報ファジィ学会

キーワード

• ニューラルガスネットワーク
• 自己組織化
• 画像の圧縮

詳細情報

• CRID: 1390001204337617408
• NII論文ID: 110002940953
• NII書誌ID: AN10231506
• DOI: 10.3156/jfuzzy.14.1_88
• ISSN: 24329932
• ISSN: 0915647X
• NDL書誌ID: 6091119
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I6091119
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jfuzzy/14/1/14_KJ00002088997/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可