論文の概要: Improving Self-Organizing Maps with Unsupervised Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02174v1
• Date: Fri, 4 Sep 2020 13:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 01:42:53.675562
• Title: Improving Self-Organizing Maps with Unsupervised Feature Extraction
• Title（参考訳）: 教師なし特徴抽出による自己組織化マップの改善
• Authors: Lyes Khacef, Laurent Rodriguez, Benoit Miramond
• Abstract要約: 自己組織化マップ(SOM)は脳にインスパイアされた神経モデルであり、教師なし学習に非常に有望である。 本稿では,生データの代わりに抽出した特徴を用いてSOM性能を向上させることを提案する。 我々は,SOM分類を+6.09%改善し,教師なし画像分類における最先端性能を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Self-Organizing Map (SOM) is a brain-inspired neural model that is very promising for unsupervised learning, especially in embedded applications. However, it is unable to learn efficient prototypes when dealing with complex datasets. We propose in this work to improve the SOM performance by using extracted features instead of raw data. We conduct a comparative study on the SOM classification accuracy with unsupervised feature extraction using two different approaches: a machine learning approach with Sparse Convolutional Auto-Encoders using gradient-based learning, and a neuroscience approach with Spiking Neural Networks using Spike Timing Dependant Plasticity learning. The SOM is trained on the extracted features, then very few labeled samples are used to label the neurons with their corresponding class. We investigate the impact of the feature maps, the SOM size and the labeled subset size on the classification accuracy using the different feature extraction methods. We improve the SOM classification by +6.09\% and reach state-of-the-art performance on unsupervised image classification.
• Abstract（参考訳）: 自己組織化マップ(SOM)は脳にインスパイアされたニューラルモデルであり、教師なし学習、特に組み込みアプリケーションにおいて非常に有望である。 しかし、複雑なデータセットを扱う際に効率的なプロトタイプを学ぶことはできない。 本稿では,生データの代わりに抽出した特徴を用いてSOM性能を向上させることを提案する。 我々は、勾配学習を用いたスパース畳み込み自動エンコーダを用いた機械学習アプローチと、スパイクタイミング依存塑性学習を用いたスパイクニューラルネットワークによる神経科学アプローチの2つの異なるアプローチを用いて、教師なし特徴抽出によるSOM分類精度の比較研究を行った。 SOMは抽出した特徴に基づいて訓練され、それに対応するクラスでニューロンをラベル付けするためにラベル付きサンプルはごくわずかである。 特徴マップ,somサイズ,ラベル付きサブセットサイズが特徴抽出法の違いによる分類精度に及ぼす影響について検討した。 我々は、+6.09\%のSOM分類を改善し、教師なし画像分類における最先端性能を得る。

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