異種センサ情報の統合によるカテゴリーの教師なし学習
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概要
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階層型神経回路モデルは, 入力とそれに対応する望ましい出力さえ手に入れば複雑な非線形写像を自動的に獲得できるため, パターン認識などに多く使われている. しかし, その神経回路が未知の環境の中に置かれた場合には, 学習に必要な望ましい出力そのものが不明となることが多いので, このままでは学習不可能となってしまう. そこで本研究では, 望ましい出力を提示しなくても自ら望ましい出力を予測し, 非線形写像を自動的に学習するシステムを構築する. 具体的には複数の異なる種類のセンサーによって, ある観測対象物を同時に観測し, それらのセンサーの出力間の対応関係を学習することによってこれを実現する. ただし各センサーから得られる情報には常に観測対象物の変形などによるノイズが混入していてそれ自体が曖昧であるとする. また, 各センサーからの入力の信頼性を評価し, それに応じて各センサーの優先度を制御して, ロバスト性を高めることも試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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