擬似Kohonen NetworkのLVQ学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1995-08-23
• タイトル: 擬似Kohonen NetworkのLVQ学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: LVQ Learning using Simplified Kohonen Network
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 広島大学工学部第二類知能情報工学研究室
• 著者所属: 広島大学工学部第二類知能情報工学研究室
• 著者所属: 広島大学工学部第二類知能情報工学研究室
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Hiroshima University
• 著者名: 福本, 光; 豊崎, 剛; 阿江, 忠
• 著者名(英): Hikaru, Fukumoto; Tuyoshi, Toyosaki; Tadashi, Ae
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ニューラルネットでのリアルタイム処理を考えると、そのハード化は不可欠である。本報告では、専用ニューラルネットとして、自己組織化機能を有するKohonen Netをとりあげ、そのハード化について考察する。ニューラルネットの動作モードにおいて学習のしめる割合が多いことより、LVQ学習アルゴリズムの並列処理と、そのチップ化について考察した。その際、トランジスタ数の制約上、Kohonen Net自体を修正し、擬似Kohonen Netを提案した。動作のシミュレーションを行った結果、擬似Kohonen Netの有用性が確かめられた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Considering a real-time processing on Neural Net, the hardware neuron is indispensable. In this paper, we adopt the Kohonen Net as a specific Neural Net which realizes feature maps through a self-organizing process, and consider the hardwere implementation of it. Since learning dominates the total behavior, we introduce the parallel processing of LVQ (Learning Vector Quantization) algorithm and it's hardware into consideration. Under the restriction of the number of transistors, we propose a simplified Kohonen Net which is modified from the Kohonen Net. We simulated it, and verified its applicability.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096105
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告計算機アーキテクチャ（ARC）; 巻 1995, 号 80(1995-ARC-113), p. 17-24, 発行日 1995-08-23
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会