密度可変型自己組織化マップによる追加学習の実現法

• 島田 敬士

  九州大学大学院システム情報科学研究院

• 谷口 倫一郎

  九州大学大学院システム情報科学研究院

書誌事項

タイトル別名

• Variable Density Self-Organizing Map for Incremental Learning

抄録

We propose a new incremental learning method of Self-Organizing Map. There are three problems in the incremental learning of Self-Organizing Map; 1. neuron depletion, 2. forgetting previous training data, 3. keeping topology. Weights fixed neurons and weights semi-fixed neurons are very effective for the second problem. However the other problems remains. Therefore, we improve the incremental learning method with weights fixed neurons and weights semi-fixed neurons. Our approach can increment neurons effectively in the incremental learning process.

収録刊行物

• 日本神経回路学会誌

  日本神経回路学会誌 14 (2), 71-78, 2007

  日本神経回路学会

詳細情報

• CRID: 1390282679444397696
• NII論文ID: 130000066618
• DOI: 10.3902/jnns.14.71
• ISSN: 18830455
• ISSN: 1340766X
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可