著者

原口 卓 松下 春奈 西尾 芳文

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.108, no.174, pp.5-10, 2008-07-24

被引用文献数

1

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自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM)はKohonen氏によって提案された教師なしニューラルネットワークであり,近年クラスタリングへの応用として注目されている.過去の研究で,SOMの学習率係数が更新回数に依存するのに対し,ニューロンの性格にのみ依存する学習率係数を持つLazy Self-Organizing Map (LSOM)を提案した.さらに,そのLSOMの振る舞いを調査することで,SOMよりも入力データの分布状態をより反映したマップを取得できる反面,ねじれが生じやすいという傾向を確認した.そこで本研究では,学習率係数がニューロンの性格,怠け者の割合に依存し,さらに更新回数に従って減少する新しいLazy Self-Organizing Mapを提案する.そして,改良版LSOMの怠けニューロンの割合を変えて,様々な入力データに適用しその振る舞いと有効性を確認する.

著者

下村 将 杉本 雅樹 原口 卓 松下 春奈 西尾 芳文

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.83, pp.157-160, 2010-06-11

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本研究では新しいアントコロニー最適化(Ant Colony Optimization:ACO)として、敏感なアリと鈍いアリによるアントコロニー最適化(ACO with Intelligent and Dull Ants:IDACO)を提案する。IDACOアルゴリズムには、敏感なアリと鈍いアリ2種類のアリが存在することから、標準ACOアルゴリズムよりも現実のアリのコロニーに近い性質を持つと言える。IDACOを巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem:TSP)に適用し、敏感なアリだけが存在する標準ACOより、IDACOの方が効果的な結果を得ることを確認する。