非対称近傍関数の導入による自己組織化マップの学習過程の高速化(脳活動の計測と解析,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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大脳一次感覚野には,外部から提示する刺激の特徴を変えると,反応部位が連続的に変化するようなトポグラフィックマップと呼ばれる対応構造があることが知られている.神経回路モデルの一つである自己組織化マップは,トポグラフィックマップ構造を自発的に形成する教師無し学習過程を説明するモデルである.本研究では,その学習を遅らせる原因である位相不整合点の問題に注目し,非対称近傍関数を導入することにより安定して学習を早められることを示す.
- 2009-07-06
著者
-
青柳 富誌生
京大情報
-
青木 高明
京大情報
-
太田 絵一郎
京都大学情報学研究科
-
青木 高明
京都大学情報学研究科
-
倉田 耕治
琉球大学工学部
-
青柳 富誌生
京都大学情報学研究科
-
倉田 耕治
大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系
-
太田 絵一郎
京大情報
-
青柳 富誌生
京都大学情報学研究科:jst Crest
-
青木 高明
京大情報:jst Crest
-
青柳 富誌生
Jst Crest
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