振動子型自己組織化マップによる情報分離抽出(一般講演,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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結び付け問題は,今日の脳科学における主要問題の一つで,未解決のままである.結び付け問題を解決する策の一つとして,同期発火説が挙げられる.同期発火説によると,各認識細胞の発火が周期的であり,なおかつ同期して発火するニューロン同士は,同じ物体の属性を認識しているとみなすことで,情報の正しい結び付きは表現することができる.ニューロンの周期的発火を振動現象とし,同期発火を同位相同期振動とみなすことで,同期発火説を自己組織化マップ(SOM)に導入した.本研究では,この振動子型自己組織化マップで構成された,形と色の情報分離モデルを提案する.提案モデルに二つの入力を同時に与えた場合,モデル各層の振動子の位相差により,情報分離に伴う結び付け問題を解くことをシミュレーションにより示す.
- 2011-06-16
著者
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