ポピュレーションベクター法を用いた拡散連想型ニューラルネットよる物体位置と形状認識
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概要
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脳の空間情報処理系(頭頂連合野一海馬系)に着目することにより、物体の位置を認識しそれに基づき物体認識のできる拡散連想型ニューラルネットが考えられる。拡散連想型ニューラルネットは方向識別ニューロンおよび方向記憶ニューロンを頭頂連合野に想定し、直交学習法とベクトル合成法によりパターン位置と形状を認識する。この場合、記銘過程における教師信号は共に離散的(選択応答)であった。本研究では拡散連想型ニューラルネットをより神経科学的な知見に近づけるため、方向記憶ニューロンの教師信号に連続的な広がりを持たせ、集団で1つの方向を符号化するPopulation Vector(ポピュレーションベクタ)法を提案する。さらに拡散連想型ニューラルネットにおける未学習パターン位置認識特性についても検討する。
- 1995-03-27
著者
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