記号粒子蓄積型ニューロンモデルによるデータの特徴抽出
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概要
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本論文では, 記号粒子蓄積型ニューロンモデルによるデータの特徴抽出について述べている.シナプス部では伝達物質により情報伝達が行われていることに着目し, これまでそのアナロジーとしての記号粒子蓄積型ニューロンモデルを提案している.このモデルでは, ニューロン群を1つの処理ユニットととらえ, 複数の記号粒子の蓄積と反応により情報処理を行う.蓄積した記号粒子は反応ルールに従い反応し, 反応後記号粒子を生成する.入力されたデータに応じた蓄積パターンを形成し, ネットワークによりさまざまな着眼点でデータを捉えることができる.そこで, 情報処理技術者試験問題の特徴をどの程度, 記号粒子蓄積型ニューロンモデルで特徴抽出できるかを検討し, それぞれの問題の特徴を抽出することが可能であることが分かった.
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
- 2004-10-20
著者
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