階層的統合と相互結合型神経回路網による時系列パターンの認識

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概要

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識別がリズム情報のみに基づいて行われる時系列パターンに対する認識能力の検証を目的として、中間層内に相互結合を持つ神経回路網モデルを使った数値シミュレーションを行った。中間層素子間における相互結合は外部から入力される時系列に応じた興奮状態を誘導するために、左右非対称型もしくは時間遅れ要素を含んだ対称型に形成される。また、時系列信号を構成する各要素の時間伸縮や欠損に対処するためには、あらかじめ前処理によってパターン間の識別特性を向上させる措置が必要となるが、これについては、各パターンの時間的位置関係を階層的に識別・統合するモデルを前段階に適用することによって解決を図った。その結果、多少の入力パターンの変形に対してもロバストな認識能力を持つモデルが構築できた。
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-06-18

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