NLP2010-18 ホップフィールドニューラルネットワークによる空間的に一様でないセルラニューラルネットワークの設計法(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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本研究では,ホップフィールドニューラルネットワーク(Hopfield NN)の連想記憶の機能を用いた,空間的に一様でないセルラニューラルネットワーク(CNN)の設計法を提案する.CNNはテンプレートの分布から2種類に分類できる."空間的に一様なCNN"は実装コストが安価であることから,盛んにそのアプリケーションの研究がなされているが,一度に1つの処理しか実行できない.一方,"空間的に一様でないCNN"は高度な処理を実行できるが,設計法は複雑である.しかし本手法は連想記憶を用いて適材適所にテンプレートを配置するため"空間的に一様でないCNN"を簡単に実現できる.このシステムにおいて,二値画像を用いたシミュレーションを行い,その効果を確認する.
- 2010-06-11
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