自己増殖型ニューラルネットワークにおけるノードの距離に基づく適応的学習法

摘要

自己増殖型ニューラルネットワークは，ノードの追加や削除を繰り返しながら入力データのクラスタリングを行う．本稿では，入力との距離に基づきノードの更新規則を決定する適応的学習法を提案する．数値実験を行い，提案手法の有効性を確認する．