Pattern Classification by Using Bayesian GTM

베이지안 GTM을 이용한 패턴 분류

Bishop이 제안한 generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률적 버전이다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 추론을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 베이지안 추론을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과가 나타남을 실험을 통하여 확인하였다.