網膜神経節細胞の時空間受容野自己組織形成モデル
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概要
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主成分分析学習に基づくこれまでの時空間受容野自己組織形成モデルでは, 網膜神経節細胞のような早い段階に同心円形の受容野が形成されることを説明できなかった. 本論文では, 効率的符号化の観点から出力ニューロン間の競合作用を含むHebb学習アルゴリズムが導出されることを用いて, 異なる位置にあるニューロン間の競合を考慮した時空間受容野自己組織形成モデルを提案する. このモデルを用いた計算機実験の結果, ランダムノイズを入力とした教師なし学習により, 網膜神経節細胞と同様の, 持続型および過渡型の二種の時間特性を有する同じ円形受容野が自己組織形成されることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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