Predictive Codingの誤差情報による選択注視(一般セッション(4))

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概要

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本研究では、学習後のPredictive Codingにおける誤差を利用した、教師なし選択注視方法を提案する。RaoとBallardによる脳視覚経路模倣システム・Predictive Codingでは、部分画像をある基底の線形結合で表現するために、内部予測誤差を用いて基底を学習する。本手法では、学習後のシステムにおいて内部予測誤差が大きい部分に、選択注視の情報が含まれていると考え、学習サンプルにはない特徴を持つ部分画像を取り出す。本手法を実装したシステムに、似通った種の自然画像を与え学習をさせ、認識においては別の種の画像を与える。その際の動作を検証し、本手法の実用性について考察する。
社団法人情報処理学会の論文
2005-03-03

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