視覚系時空間受容野の自己組織形成
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概要
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視覚系時空間受容野の自己組織化ネットワークモデルを提案する。モデルは一層のフィードフォワードネットワークから成り、入力層はそれぞれ時間特性の異なる複数の入力経路から構成される。ランダムな二次元時系列画像を入力として、Sangerの提案したGeneralized Hebbian Algorithmを用いてネットワークの重みを自己組織させた。シミュレーション実験の結果、様々な時空間特性を有する受容野が形成され、特に、X型およびY型網膜神経節細胞と似た応答特性を持つ受容野が獲得されることが明らかとなった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-06-28
著者
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