認識の学習に基づく注意と連想記憶の形成

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概要

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自律学習ロボットを実世界で用いるには、空間的にも時間的にも膨大なセンサ信号を効率よく利用するために、過去の文脈に基づく「選択的注意」の機能が不可欠である。一方、連想記憶の研究において、何をどのように記憶させるか、つまりコーディングの問題はクリアではない。本論文では、Elmanタイプのリカレントニューラルネットで認識の学習をさせるだけで、過去の文脈の抽出、記憶、そして注意までの一連の機能を一貫して合目的的に学習させることができることを示した。そして、文脈の保持、つまり「短期記憶」が連想記憶の働きをし、ベイスンの数が必要に応じて適応的に形成されることを示した。その際、中間層の表現が自律的に形成されることから、連想記憶におけるコーディングの問題に対する解となるものと考える。
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-03-14

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