Information-Theoretic Competitive Learning and its Application to Human Information Processing
| Project/Area Number |
18500179
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Sensitivity informatics/Soft computing
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
KAMIMURA Ryotaro Tokai University, 情報教育センター, 教授 (80176643)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
UCHIDA Osamu 東海大学, 情報理工学部, 講師 (50329306)
TAKEUCHI Haruhiko 産業技術総合研究所, サービス工学研究センター, 主任研究員 (00357401)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥4,200,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
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| Keywords | 競合学習 / ニューラルネットワーク / 相互情報量 / 情報エンハンスメント / 情報損失 / 自由エネルギー / SOM / 特徴抽出 / 情報量損失 / 情報量最大化 / 学習 / 自己組織化マップ / ソフト競合 / 強制情報 |
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| Research Abstract |
競合学習を実現する情報量最大化法を提案し、各種の応用を通して、人間・生体系の情報処理過程の多くが情報量最大化のプロセスであるということを実証しようとした。研究では、情報量最大化学習の高速化の研究をおこない大規模問題への応用可能性を示した。さらに、個別特徴の抽出の方法を提案し、入力パターンの詳細な特徴を抽出することに成功した。
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Report
(4 results)
Research Products
(67 results)
