階層的構造を持つ神経回路の時系列認識能力について
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概要
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脳における重要な情報処理の一つである時系列の階層的処理の原理、機構について検討を行なった。入力時系列が、Leaky Integrator(LI)を介して自己組織化マップに入力される時系列認識モデルを用いて、同じマップ層ニューロン数という条件下で3種類の構造のモデルの能力を計算機シミュレーションで比較した。その結果、2種類の保持率を持つ2つのLIを階層的に配置した2段構造のモデルが高い時系列認識能力を持つことが示され、LIと自己組織化マップを用いた時系列認識における階層的処理の有効性が示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
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加納 慎一郎
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻
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二見 亮弘
東北大学大学院工学研究科
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星宮 望
東北大学大学院工学研究科
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二見 亮弘
福島大学 共生システム理工学類
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杉田 憲夫
東北大学大学院 工学研究科 電子工学専攻
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加納 慎一郎
東北工業大学 工学部
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