Adaptive clustering method using modular learning architecture
あらまし クラス内のデータが連続的に分布しクラス間で重なりがない場合において,クラス数未知の状態から逐次処理によりデー タをクラス分けする手法を提案する.提案する手法はモジュール競合ネットワークに統計力学のアナロジーを用いる手法 である.即ち,入力データを粒子と見なし,粒子の分布に適したエネルギー状態を各モジュールが推定することにより学 習を行なう手法である.この学習の結果,連続的に分布する粒子は同一のモジュールに振り分けられ,同時に,粒子の存 在しないモジュールも現れる.従って,予めモジュール数を多めに用意し,学習後,粒子の集まったモジュールを1つの クラスと見なすことで,入力データのクラス分けとクラス数推定が可能となる.本論文では提案手法の詳細と,2次元人 工データ及び顔画像を用いた実験結果を示す. キーワード クラスタリング,教師無し学習,競合学習,逐次処理,自由エネルギー,統計力学