講演情報
[N-1-22]ヒステリシスニューラルネットのクラスタリング性能について
◎中村 成吾1、齋藤 利通1 (1. 法政大学)
キーワード：
ヒステリシスニューラルネット、2値データ、クラスタリング
連続時間ヒステリシスニューラルネット (CT-HYN) は, 2値ヒステリシス活性化関数を有する連続時間リカレントニューラルネットである. その動作は, 実数値状態変数に関する自律系区分線形微分方程式で記述される. 本稿では, CT-HYNを2値データセットのクラスタリングに応用する. クラスタリング対象となる2値データセットとして, 生徒と問題からなる正誤表を扱う. クラスタリングにおいて, パラメータの適切な設定による性能の変化を考える. 結合行列の設定には相関学習とスパース化を用いる. さらに, 結合行列のスパース化と同時に活性化関数のしきい値パラメータを変化させる. クラスタリングの評価には, クラスタ要素数の一様性を用いる. 結合行列の適切なスパース化と, 適切なしきい値パラメータの設定から, CT-HYNのクラスタリング性能が向上する場合があることを確認する.