電子情報通信学会総合大会講演要旨
A-15-11
データ集合間の共通因子を推定する自己組織化マップ
○三澤秀明(宇部高専)
本研究では,同じ対象群から得られた2種類の観測データ集合から,2つのデータ集合を特徴づける共通因子を推定する自己組織化マップを提案する.提案手法では,2つの自己組織化マップが,それぞれが個別にもつ参照ベクトルに加えて,共有する参照ベクトルを持つ.この共有する参照ベクトルを介して,2つの自己組織化マップが互いに影響を与えながら,学習を行う.人工データを用いて,提案手法の有効性を検討する.