| 研究課題/領域番号 |
09680365
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
石井 直宏 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50004619)
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| 研究分担者 |
山内 康一郎 名古屋工業大学, 工学部, 助手 (00262949)
岩堀 祐之 (岩堀 裕之) 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)
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| 研究期間 (年度) |
1997 – 1998
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| 研究課題ステータス |
完了 (1998年度)
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| 配分額 *注記 |
3,600千円 (直接経費: 3,600千円)
1998年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
1997年度: 2,400千円 (直接経費: 2,400千円)
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| キーワード | 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 / 異種センサー / ネットワークの構造 / 追加学習 |
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| 研究概要 |
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。ここでの非対称ネットワークの構造と機能について解析的に明らかにして来た。さらに近年、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。本研究により、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ことを明らかにした。
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