初期化信号が不要な時系列符号化の階層的神経回路モデルについて
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概要
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時系列を処理する神経回路モデルにはダイナミクスを持つ神経回路モデルが使われる。通常, このようなモデルの場合, 各ニューロンを同一初期状態にする初期化信号を用いて時系列処理が行なわれる。しかし, 実際の脳の時系列処理には都合のよい初期化信号が存在することは考えられにくい。本研究では, 階層的遷移検出モデルが初期化信号を用いずに時系列を符号化できることを、計算機シミュレーションで明らかにした。これは, 階層的なパターン遷移の検出と統合の原理によりモデルが構成されており, 状態遷移型のモデルの欠点である初期状態依存性が小さいためと考えられる。
- 2000-10-12
著者
-
加納 慎一郎
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻
-
二見 亮弘
東北大学大学院工学研究科
-
星宮 望
東北大学大学院工学研究科
-
星宮 望
東北大学 情報シナジーセンター
-
二見 亮弘
福島大学 共生システム理工学類
-
外舘 弘理
東北大学大学院工学研究科
-
加納 慎一郎
東北工業大学 工学部
-
外舘 弘理
東北大学大学院 工学研究科
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