ネオコグニトロン型時系列パターン識別モデルの逐次学習法に対する一検討
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概要
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視覚神経回路モデルであるネオコグニトロンを参考に構成した, ネオコグニトロン型時系列パターン識別モデル(Neo-TPRM)の逐次学習法について検討を行っている. 事前情報の十分ではないパターンに対して高い適応性をもつ逐次学習をNeo-TPRMに導入するため, 逐次学習を行う学習則を用いた簡略化したモデルを用いて検討を行っている. 本モデルに, パターンに含まれる局所的な特徴の数が異なる2種類のパターンを入力した場合の逐次学習のシミュレーションを行っている. その結果, 本モデルの学習則によりパターンに含まれる局所的な特徴の数に対応して全ての特徴に反応する細胞の入カ結合の荷重が生成可能なことを示している. また一定時間出現しない特徴に反応する細胞の結合が消去されることを示している.
- 1999-03-19
論文 | ランダム
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