多重マップの自己組織化
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概要
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脳の高次領野が処理する情報は,高次元空間のところどころにクラスタを成しているはずだが,個々のクラスタは高々数個のパラメタで記述でき,互いに無相関だと考えられる.そのような情報を一枚の神経場にマップする一つの方法は,神経場をクラスタの数だけの小領域に分割し,それぞれに一つのクラスタのマップを作ることだが,本論文で提案するもう一つの選択肢は,各クラスタのマップを一枚の神経場全体に重ねた多重マップとして実現する方法である.われわれは,甘利の学習神経場モデルを発展させて自己組織的に多重マップを作ることに成功した.このモデルは単純だが,神経場を有効に利用できる,マルチ・レゾリューション的な情報表現である,自己組織地図をおばあさん細胞仮説から解放できる,追加学習が容易であるなどの長所がある.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
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白倉 準
大阪大学 基礎工学部 生物工学科
-
倉田 耕治
大阪大学 基礎工学部 生物工学科
-
青西 亨
大阪大学 基礎工学部 生物工学科
-
青西 亨
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
青西 亨
東工大院総合理工
-
白倉 準
大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系専攻
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