層構造をもつ相互結合型神経回路網によるパターン認識
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概要
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大脳視覚野では与えられた視覚刺激に対し, 対応する細胞が周期発火し, また, 異なる属性に対応すると考えられる離れた位置にある細胞間で周期発火が短時間同期する. この同期現象こそが一つの事象を認識する機構ではないかという位相同期仮説がある. 位相同期仮説に基づく相互結合型神経回路網モデルとしてニューラルカクテルパーティープロセッサ(NCPP)があるが, このモデルは学習する事象間に共通の属性が存在する場合には同期が不安定になり事象の分離・認識ができないという欠点があった. そこで, 我々はNCPPの基本的特徴を保ちながら, 共通の属性をもつ事象も分離して認識できるネットワークの構成を試みた. このニューラルサーチライトプロセッサと呼ぶネットワークは, 脳内で一般に見られる興奮性結合, 抑制性結合, 神経修飾作用をモデル化した素子間結合をもち, 逐次同期発火現象によって入力属性の任意の組合せの識別を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-05-25
著者
-
村瀬 一之
福井大学大学院工学研究科 知能システム工学専攻
-
村瀬 一之
福井大学工学部知能システム工学科
-
松永 豊
愛知教育大学教育学部情報科学コース
-
松永 豊
福井大学工学部情報工学科
-
中出 美彰
シャープ(株)
-
谷藤 学
福井大学工学部情報工学科
-
村瀬 一之
福井大学工学部情報工学科
-
谷藤 学
理化学研究所脳科学総合研究センター
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