図形特徴空間を学習した3層ニューラルネットワークの内部表現の解析
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概要
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外界の視覚像は網膜に投影され,その情報は2次元の濃淡パターンとして視神経,視床を経て大脳皮質第一次視覚領やその近隣の視覚領で処理され,種々の属性(傾き,明度,輪郭等)の特徴が抽出される.その後それらの情報が統合されて視覚の認識が成立する.ところで,ニューラルネットワークによる物体認識の必要条件を探ることは,脳における物体像の表現様式について示唆を得るのに有用であり,またそれにヒントを得たパターン認識装置の開発にもつながることが期待できる.従来の研究より,図形特徴空間を教師あり学習によってニューラルネットワーク上に構築できることが示されている.今回は,図形特徴空間を学習したニューラルネットワークの内部表現を荷重逆投影図により解析し,ニューラルネットワークがどのようにして特徴抽出及び図形認識を行っているかを調べたので報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-05
著者
-
松岡 孝栄
宇都宮大学工学部
-
竹田 俊明
自治医科大学看護短期大学生理
-
溝江 弘樹
宇都宮大学工学部
-
加藤 保則
字都宮大学工学部
-
加藤 保則
宇都宮大学工学部
-
竹田 俊明
自治医科大学看護短期大学解剖生理学研究室
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