異種センサー情報を統合化するニューラルネットワークの構造と学習の計算論的研究

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09680365
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: 石井 直宏 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50004619)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山内 康一郎 名古屋工業大学, 工学部, 助手 (00262949) ; 岩堀 祐之 名古屋工業大学, 工学部, 助教授 (60203402) ; 池田 哲夫 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50005253)
• Keywords: 異種センサー処理 / センサー情報の統合化 / ニューラルネットワーク / 求心性,遠心性経路 / マガーク効果 / ベイズ定理による認識

Research Abstract

われわれは生物視覚神経系に注目し、New York大学のDr.Ken-ichi Naka教授との共同研究により異なる機能の細胞からなる網膜での動きの情報の検出、保存そして再構築について研究を進めてきた。近年、視覚系と聴覚系、視覚系と体性感覚系、視覚系と聴覚系と体性感覚系の異種の刺激によるニューラルネットワークの情報の統合化の研究が注目されている。本研究では統合化したニューラルネットワークから情報と各々の異種センサーのサブネットにフィードバックし、各センサーの処理系のパターンの認知機能が統合化処理により強調されることおよび学習の効率が増すことを明らかにした。本研究では異なる異種センサーを司る各々の求心性経路と遠心性経路が一体となって再帰的な演算を行なう。認識時にはベイズの定理を用いて導出した対数尤度を最大化するように求心性経路への入力、統合部の出力および各センサー情報に対する信頼度を繰り返し更新することによって適切な出力を求める。さらに視覚情報と聴覚情報に対して矛盾した情報を提示した場合のマガークの実験を本研究モデルでも示すことが出来、マガーク効果の説明ができた。また異種センサーの生物学的モデルとしての可能性を示唆している。本研究のシステムを用いることにより、一部のセンサー情報がノイズなどにより変形していた場合でも他のセンサー情報を用いることにより精度の高い認識を行なうことができる。実ロボットのセンサ部分への応用などが考えられる。

Research Products

• [Publications] 杉浦,武内,山内,石井: "ベイズ推定を用いた異種センサ情報の評価と統合" 電子情報通信学会 信学技報 NC98-70. NC98-70. 9-16 (1999)
• [Publications] N.Ishii,M.Nakamura,et al: "Roles of Uisual Nonlinear Processing in Neural Networks" Proc.IASTED Int.Conf on Artificial Intell.& Soft Conp.May. 306-309 (1998)
• [Publications] 山口,山内,石井: "関数空間上におけるノルムを用いた干渉量の定義と追加学習" 日本神経回路学会誌. Vol.5 No.2. 53-64 (1998)
• [Publications] N.Ishii,Y.Wang: "Learning Feature Weights for Sionilarity Measures" Proc.IEEE Int.Joint Symposia on Intell.& System.INBS'98 May. 27-33 (1998)
• [Publications] K.Yamauchi,N.Ishii: "Combination of Fast and Slow Learning Methods for Fast Adaptation" Proc.Int.Conf.on Neural Information Processing. Vol.2. 757-760 (1998)
• [Publications] Naohiro Ishii: "Function of Nonlinear Asymmetrical Neural Networks" IEICE Trans.Fundamentals. Vol E80-A No.9. 1604-1609 (1997)