ニューラルネットワークを用いた原始的な概念形成に基づく認識・連想機構

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概要

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• 原始的な概念を生成する3層構造のニューラルネットで構成されるアーキテクチャを提案した。このアーキテクチャは、多数の微細な特徴信号群を入力として、信号が順逆、双方向に流れる3層のニューラルネットとして構成され、複数のクラスの認識や種々の連想を原始的な抽象化概念の生成等を通じて行う。抽象化概念の生成にあたっては、ブール関数の積に準じた処理を微細な特徴に対して行い、共通の特徴を抽出している。その構成、動作を示すとともに、シュミレーションに基づく簡単な評価を行い、原始的な概念の生成に基づく認識が行われることを示した。

• 2003-02-27

著者

• 木ノ内 康夫

  東京情報大学

• 佐生 智一

  東京情報大学 大学院 経営情報学研究科

• 稲林 昌二

  パシフィックシステム株式会社

• 木ノ内 康夫

  東京情報大学大学院経営情報学研究科

• 小林 良平

  東京情報大学総合情報学部情報システム学科

• 稲林 昌二

  パシフィックテクノス株式会社

• 佐生 智一

  東京情報大学大学院経営情報学研究科

• 小林 哉

  東京情報大学大学院経営情報学研究科

• 大西 正泰

  東京情報大学大学院経営情報学研究科

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