追加学習可能なネオコグニトロン
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
一度構成されたパターン認識回路を後から拡張したい場面が良くある.このように,一度形成された回路に後からパターンを与えて再び学習させることを追加学習と呼ぶ.本論文では,今までのネオコグニトロンモデルに新たな学習則を導入し,いくつかの変更点を加えて,より効率的な追加学習を可能にしている.また,このモデルでは入力パターンに対して,認識をしながら学習することが可能となる.このような学習方法のことを逐次学習とよぶ.本論文ではこの様な追加学習が可能なモテルを考案し,このモデルが(1)逐次学習が可能なこと,(2)未学習のカテゴリ(新規カテゴリ)の追加学習が可能なことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-12
著者
関連論文
- オクルージョン拘束を用いた両眼視アルゴリズム
- 自動微分法による声道・音源パラメータの推定
- ネオコグニトロンにおけるエッジ抽出法の検討
- 新しい競合学習法を用いたネオコグニトロン
- 内挿ベクトルを用いる強力なパターン認識法
- 空間記憶の神経回路モデル : 地図の連想
- 空間記憶の神経回路モデル : 回転を含む地図の連想
- 空間記憶の神経回路モデル : 回転を含む地図の連想
- 動く輪郭の速度知覚 : 視覚系は繰り返し計算を用いているか
- 動く輪郭の速度知覚 : 視覚系は繰り返し計算を用いているか
- シナプス競合学習によるV1野の方位選択性コラム形成モデル
- ネオコグニトロンによる視覚腹側経路のモデル化
- 頂点の遮へいされた図形の動き検出神経回路モデル
- 頂点の遮蔽された図形の動き検出神経回路モデル
- 頂点の遮蔽された図形の動き検出神経回路モデル
- アモーダル補完及び奥行情報の復元を行う神経回路モデル
- 注意の機構を持つ動き検出の神経回路モデル : aperture内のgratingの運動知覚
- 神経回路モデルによる視覚の研究
- 神経回路モデルによる視覚の研究
- 神経回路モデルによる視覚の研究
- 追従性眼球運動と跳躍性眼球運動を実現する神経回路モデル
- 視野の動きを抽出する神経回路モデル(パターン認識)
- 日本神経回路学会創立20周年記念パネルディスカッション
- 追加学習可能なネオコグニトロン
- 閾値変動を導入した方位選択性コラム形成モデル
- 複合名詞に対する複合語アクセント規則
- 自己組織型階層神経回路網による時系列の認識
- 音節の継続時間長と基本周波数の相関
- アモーダル補完を行なう神経回路
- 視覚情報処理と神経回路
- 視覚情報処理と神経回路
- 視覚情報処理と神経回路(2) : 動的処理の効用
- 視覚情報処理と神経回路(1) : ぼかしの効用
- 視野内で動く物体を検出する神経回路モデル
- 視野内で動く物体を検出する神経回路モデル
- 色覚をもつネオコグニトロン : (1)色情報処理機構
- 視野の動きを検出する神経回路モデル
- 次の一歩への挑戦
- パルス型神経回路モデルの自己組織化
- ネオコグニトロンのC細胞の自己組織化
- 遮蔽されたパターンの認識 : 神経回路モデル
- 電気通信大学における情報基礎教育への学習支援システムの導入
- 選択的注意機構による顔の部分パターンの認識と切出し
- ネオコグニトロンによる3次元物体の識別
- 新しい折れ点抽出機構をもつネオコグニトロン
- ネオコグニトロンを用いた3D物体認識
- 31p-XC-2 階層パターンを憶えた連想記憶モデルの想起のダイナミクス
- 26a-H-2 階層パターンを持つ連想記憶モデルII
- もっとスペキュレーションを
- 階層パターンを持つ自己相関型連想記憶モデル(基研研究会「ニューラルネットワーク〜これからの統計力学的アプローチ〜」,研究会報告)
- 30p-YJ-5 階層パターンをもつ連想記憶モデル
- 連想記憶モデルにおける概念パターンの双安定性
- 脱抑制を用いた特徴検出回路
- 注意の機構を持つ動き検出の神経回路モデル : aperture内のgratingの運動知覚
- 多層神経回路ネオコグニトロンの学習
- 3段構成ネオコグニトロン : 最適しきい値探索と細胞密度の間引き