図形特徴空間を学習した3層ニューラルネットワークにおける図形認識過程の検討
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概要
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図形特徴空間を教師あり学習により3層ニューラルネットワークに構築できることを、我々は既に示している.本報告では、ある閉じた図形集合中に含まれる特徴を抽出するニューラルネットワークを教師あり学習で構築し、そのニューラルネットワークの結合荷重の分布(荷重逆投影図)を分析した。その結果、各特徴の形に対応する興奮性結合、似た特徴を排除するだめに不可欠な抑制性結合ができていることが判明した。つまり、NNは学習によって特徴抽出を可能とする構造に導かれたと考えられ、一種の自己組織化が行われたと考えることができる。さらに、この構造が、特徴抽出に関わる生体の脳での側方抑制の仕組みと類似している点が注目される。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-02-07
著者
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