多様な特徴抽出細胞の組合せによる分散表現の自己組織化
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概要
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SOMはwinner-take-all型競合を用いるため,一つの細胞が複数の特徴の組合せを表すおばあさん細胞的表現となる.また,複数勝者型競合にしても,同様な特徴に反応する同じ細胞が複数できるだけである.そこで,本論文では多様な特徴抽出細胞の組合せによる分散表現が可能な神経場を,自己組織的に形成できるモデルの構築を目指した.また,このモデルの実現のために,複数勝者型競合と勝者同士の荷重ベクトルを離す学習則を用いた.つまり,これらの学習を用いて勝者間の発火の相関を小さくし,複数勝者による情報の分散表現を可能にすることを目指した.さらに異なる情報をコードする領野に神経場が分離する可能性についても模索した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-06-20
著者
-
青柳 富誌生
京大情報
-
倉田 耕治
琉球大学工学部
-
青柳 富誌生
京都大学情報学研究科
-
倉田 耕治
大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系
-
青柳 富誌生
京都大学情報学研究科:jst Crest
-
青柳 富誌生
京都大学大学院情報学研究科
-
吉田 英正
京都大学大学院情報学研究科複雑系科学専攻
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