パターン分類問題に対するニューラル・ネットワークのモジュール化 : 3. 大規模並列学習
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概要
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脳のニューロンの信号伝達速度は,通常のデイジタルコンピュータの論理ゲートに比べるとかなり遅い. しかし, 脳は単体ではゆっくりとした操作速度をもつニューロンをおびただしい数働かせて, 大規模並列処理アーキテクチャによって, 現存する最も速いディジタルコンピュータよりも速い動作を実現し, パターン認識や運動制御のような計算を実行している. 脳はこれらのタスクのための大規模並列処理機構の存在を示している. この論文では, パターン認識のための, 大規模並列学習パラダイムを提案し, ラージスケールの問題の学習時間を, 提案したパラダイムを用いて著しく減少させることができることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-02-05
著者
-
伊藤 正美
理化学研究所バイオ・ミメティックコントロール研究センター
-
伊藤 正美
理研・BMC研究センター
-
伊藤 正美
理化学研究所
-
呂 宝糧
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
呂 宝糧
理化学研究所バイオ・ミメティックコントロール研究センター
-
伊藤 正美
理化学研究所バイオ・ミメテイックコントロール研究センター
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