Скачать или смотреть SOINN: Self-Organizing Incremental Neural Network (recorded Java Applet)

東京工業大学 像情報工学研究所 長谷川研究室
Hasegawa Lab., Tokyo Institute of Technology, Japan
http://haselab.info/
English: http://haselab.info/index-e.html

本動画は、当研究室のWebページで公開しているSOINN Appletの動作画面です。
This video is the screenshot of SOINN Applet published on our website.

SOINN とは？
自己増殖型ニューラルネットワーク（SOINN）は、Growing Neural Gas（GNG）と自己組織化マップ (SOM) を拡張した、追加学習可能なオンライン教師なし学習手法です。具体的には、非定常（動的に形状が変化する）で、かつ複雑な形状を持つ分布からオンラインで得られる入力に対して、ネットワークを自己組織的に形成し、適切なクラス数と入力分布の位相構造を出力することができます。また、事前にネットワークの構造を決定する必要がないほか、高いノイズ耐性を有し、計算が軽いなどの特長があります。そのため、SOINNは特に実世界のデータ処理に有効であり、画像や音声などのパターンの学習・認識や、実環境でオンライン・リアルタイムに稼働する知能ロボットなどに効果的に活用できます。

What is SOINN?
The SOINN is an unsupervised online-learning method, which is capable of incremental learning, based on Growing Neural Gas (GNG) and Self-Organizing Map (SOM). For online data that is non-stationary and has complex distribution, it can approximate the distribution of the input data and estimate the appropriate number of classes by forming a network in a self-organizing way. Additionally, it has the following features: unnecessity to predefine its network structure, high robustness to noise, and low computational cost. Thus, the SOINN is especially effective for real-world data processing, and it can be effectively utilized for learning and recognition of patterns such image and sound data, or intelligent robots that run online and in real time in real environment.