2009 Fiscal Year Annual Research Report
非対称性の構造を持つ層状ニューラルネットの認知、記憶機構の計算論的研究
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21500225
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
石井 直宏 Aichi Institute of Technology, 情報科学部, 教授 (50004619)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 晋 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (80206490)
鳥居 一平 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (50454327)
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| Keywords | 非対称構造 / 非対称、非線形回路 / 偶数次と奇数次の非対称性 / 冗長性の生成 / 層構造のニューラルネット / 再学習 / ニューラルネットの応用 / ベクトルの生成 |
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| Research Abstract |
本研究では網膜、視覚系大脳皮質のV1野、MT野、小脳などに見られる神経系ネットワークの非対称性の構造および対称性の構造に注目し、視覚情報の生成がいかになされるか、生成された情報がどのように保存されるか、そして視覚系の上位レベルでどのように再構築されるかを明らかにすることである。この研究を進め、非対称のニューラルネットワークが情報の生成、保存、再構築にきわめて、有効な構造となることが分かった。
ニューラルネットの2段構成の非対称性の回路となる、V1野回路の出力がMT野の回路と接続することにより、回路の不変量となる、方向性の検出量のベクトルの大きさがMT野では、きわめて、大きくなることが、非対称回路の特徴から導かれた。これには、非線形性の寄与が大きく、この非線形性がニューラルネットの2段の回路構成により、冗長性のある情報システムを形成していることが分った。
非対称性を持つ回路の情報の分散化処理が一つの特徴であり、情報の分散化処理が全体の情報処理とどのような関係を有するかについての考察の研究を分類というラフ集合をベースとする、一般的立場から研究を進めた。さらに、ニューラルネットの学習と予測についての応用問題への適用を検討して、基本的考察となる研究を広く進めた。
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Research Products
(12 results)
