ニューロダイナミクスによる入出力変換パターンの内部表現 : 連続音声波形入力を例にして
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概要
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リカレントネットワークの機能を時間的に変化するパターンの入出力変換と捉え、力学系の観点からネットワーク全体としての情報の表現について実験的な考察を行った。具体的にはランダムに入力される4カテゴリの実音声時系列データ/a/,/i/,/s/,/h/を440パターン用意し、その内40パターンを用いて学習を行った。学習後のネットワークを解析した結果、各々のカテゴリに特徴的な4種類の幾何学的形状を持つ励起アトラクタが状態空間に形成され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
- 1996-02-02
著者
-
佐藤 省三
北海道大学工学部量子物理工学専攻
-
郷原 一寿
北海道大学工学部量子物理工学専攻
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郷原 一寿
北海道大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
郷原 一寿
北海道大学大学院工学研究科
-
郷原 一寿
北海道大学大学院 工学研究院
-
佐藤 省三
北海道大学 工学部 量子物理工学専攻
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