カーネル関数を用いた教師なし学習によるスパース表現の獲得
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概要
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視覚系による自然画像の効率的な表現の獲得は,スパースコーディングをはじめとする生成モデルによって説明することができる.一方で,これらのモデルの多くはモデルパラメータが負値をとることを許容するが,これは生理学的妥当性を欠いている.また,単純なモデルでは,入力の表現は線型なものに限られている.本研究では非負の生成モデルに非線型性を導入するためにカーネル関数を利用した.自然画像の学習後,提案モデルはガボール型の基底からなるスパースな表現を獲得した.また,学習後のモデルは,ネコの線条皮質に類似する方位選択性を示した.
- 2013-03-06
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