複数三次元物体の認識を実現する神経回路モデル(一般,ニューロコンピューティングの実装とシステム化,一般)
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概要
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一般化動径基底関数ネットワーク(GRBFN:Generalized Radial Basis Function Network)を拡張した複数の物体形状の脳内表現を学習する神経回路モデルを提案し,複数物体を認識するメカニズムの解明を試みた.本モデルでは複数個のGRBFNを2次元格子上に配置し,異なる視点からの物体の特徴点の画像座標を入力として,各GRBFNが視点不変に最大値を出力するよう教師なし学習を行う.この際,出力の最も大きいGRBFNからの格子上の距離に比例して各GRBFNの学習率を減少させるという競合学習を行う.本モデルにより,下側頭葉における物体形状表現に関する幾つかの神経生理学的知見を同時に説明できることを示す.
- 2010-10-16
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