視覚神経回路を単純化したニューラルネットワークモデルの認識特性
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概要
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生体視覚系において,線分や動き等の特定の光刺激にのみ反応する神経細胞が存在することが知られている.このことから視覚系におけるパターン認識は,まずパターンの持つ部分的な特徴を抽出しそれらを徐々に統合し行われているとされている.本研究では,これらの視覚神経回路を非常に簡約された4層のニューラルネットワークモデルとして計算機上に作成し,簡単な文字パターンを学習させ認識能力を調べた.またその認識特性をAlopex法(Algorithm of pattern extraction)と結合加重ベクトルの比較から検証した.その結果,このような簡約されたNNにおいても部分的な特徴を抽出し,学習を行っていることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-11
著者
-
芥川 正武
徳島大学工学部
-
長篠 博文
徳島大学医学部保健学科
-
木内 陽介
徳島大学工学部
-
長篠 博文
徳島大学大学院ヘルスバイオサイエンス研究部
-
木内 陽介
徳島大学･工学部･電気電子システム
-
芥川 正武
国立大学法人 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
新谷 洋人
徳島大学工学部
-
長篠 博文
徳島大学医学部
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