短い時間のずれによってコードされた時系列の教師なし学習
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概要
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ネットワーク中の各々のニューロンが高い時間分解能を持つと仮定し、sub-millisecondの時間のずれを持つ時系列情報の教師なし学習について調べ、次の2つの結果を得た。学習後、各々のニューロンはsub-millisecondオーダーの正確さで発火するようになる。学習後のネットワークは、"連想記憶"と似た性質を持つ、つまり学習系列とに他系列のインプットに対してよく反応する。以上のことから、各々のニューロンの発火時間間隔はmillisecondオーダーであるにも関わらず、ネットワーク全体では学習後、sub-millisecondオーダーの時系列情報を保持し識別できることが分かった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-07-27
著者
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