論文の概要: Characteristics of networks generated by kernel growing neural gas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08163v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 06:11:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 14:43:01.710798
• Title: Characteristics of networks generated by kernel growing neural gas
• Title（参考訳）: 核成長ニューラルガスによって生成されるネットワークの特性
• Authors: Kazuhisa Fujita
• Abstract要約: カーネルGNGは、成長するニューラルガス(GNG)アルゴリズムのカーネルバージョンである。 本稿ではカーネルGNGのアプローチを紹介し,カーネルGNGが生成するネットワークの特性について検討する。
• 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: This research aims to develop kernel GNG, a kernelized version of the growing neural gas (GNG) algorithm, and to investigate the features of the networks generated by the kernel GNG. The GNG is an unsupervised artificial neural network that can transform a dataset into an undirected graph, thereby extracting the features of the dataset as a graph. The GNG is widely used in vector quantization, clustering, and 3D graphics. Kernel methods are often used to map a dataset to feature space, with support vector machines being the most prominent application. This paper introduces the kernel GNG approach and explores the characteristics of the networks generated by kernel GNG. Five kernels, including Gaussian, Laplacian, Cauchy, inverse multiquadric, and log kernels, are used in this study.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,成長するニューラルガス(gng)アルゴリズムのカーネル化バージョンであるkernel gngを開発し,kernel gngが生成するネットワークの特徴を調べることを目的とした。 GNGは教師なしの人工知能ニューラルネットワークで、データセットを非指向グラフに変換することで、データセットの特徴をグラフとして抽出することができる。 GNGはベクトル量子化、クラスタリング、3Dグラフィックスで広く使われている。 カーネルメソッドはデータセットを特徴空間にマップするためによく使用され、サポートベクターマシンが最も顕著なアプリケーションである。 本稿ではカーネルGNGのアプローチを紹介し,カーネルGNGが生成するネットワークの特性について検討する。 本研究では,ガウス,ラプラシアン,コーシー,逆マルチクワッドリック,ログカーネルの5つのカーネルが使用されている。

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