時系列信号処理を行う自己組織化マップのアーキテクテャと点字認識課題への応用(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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自己組織化マップ(SOM)とは,生体の有する位相保持マッピングをモデル化したもので,隣接関係を保存した一種の座標変換機である.通常のSOMは本質的に時系列情報を取り扱うことができないため,本論文では,競合層の周りに過去の履歴情報を参照できるようにフィードバック結合を付加し,第2候補や定量的な信頼性を表現する出力層を後段に設けた新しいアーキテクテャを提案する.また構造上の類似性から,これをElman型フィードバックSOMと呼ぶ.次に,提案モデルの有効性を明らかにするため,ここでは点字認識を想定した動的な信号処理課題を取り上げた.点字とは縦横が3×2の6点で構成される視覚障害者用の文字で,これを指先で触れながら読み取ると,縦方向は空間情報,横方向は時系列情報とみなせる.そこで,共通の部分系列を含む4都市名を用いた計算機シミュレーションを行ったところ,これらを適切に識別できることが判明した.また,時間伸縮や位置ずれに対しても十分対処できていることを確認した.更に,ニューロ棒的な解析を行ったところ,学習によって形成された一種の"通り道"の上を,ネットワークの状態が移動することで点字認識処理を行っていることを明らかにした.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-01
著者
-
原田 浩之
佐賀大学大学院工学系研究科生体機能システム制御工学専攻
-
信太 克規
佐賀大学
-
和久屋 寛
佐賀大学大学院工学系研究科生体機能システム制御工学専攻
-
信太 克規
佐賀大学大学院工学系研究科
-
和久屋 寛
佐賀大学大学院工学系研究科
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