心的回転を基に構成されたパターン認識モデル
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概要
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パターンの回転・変形・拡大縮小・ノイズに頑健なパターン認識モデルを提案する. 本モデルは心理学的知見から存在が明らかにされた心的回転に対する考察を基に構成されており, 二つの処理過程からなる. 一つはハイブリッドネオコグニトロンとして構成した, 実際に認識を行なうフィードフォワード処理. もう一つは連想想起を実行し, 得られた想起パターンを基に人力パターンの回転を行なうフィードバック処理である. フィードフォワード処理によりパターンのカテゴリーに対する「仮定」を立て, フィードバック処理によりその仮定を「検証」する処理が繰り返し行なわれる. 数値シミュレーションにより本モデルの有効性が確認された.
- 1999-03-19
著者
-
三宅 章吾
東北大学工学研究科
-
黒岩 丈介
広島大学総合科学部数理情報科学コース
-
佐藤 俊治
東北大学工学研究科応用物理学
-
佐藤 俊治
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学工学部
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