不応期のある処理要素を持った神経回路網によるパターン認識
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概要
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近年ニューラルネットワークに関する研究で用いられているモデルは, すべての処理要素 (ユニット) が完全に結合されたものがほとんどであろう. すべての処理要素が完全に結合している場合, ある入力刺激を連続的に受けても応答出力はただ1つのものしか得られない. ニューラルネットワークのモデルとなった神経回路網は"不応期"を持つ神経が存在し, 入力刺激を連続的に受けて応答出力を連続的に得ている. 本稿では, この動作方式を元にこれまで用いてきた神経回路網の計算モデルに不応期要素を追加し, パターン認識を対象にしてこのモデルの動作検証を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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