| 研究課題/領域番号 |
22500216
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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 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 大分工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 准教授 (30259973)
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| 研究分担者 |
上江洌 達也 奈良女子大学, 大学院・人間文化研究科, 教授 (10160160)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2012年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2010年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | Amitモデル / Hopfieldモデル / 自己組織 / 学習順番 / 分類 / 統計力学 / 混合状態 / 相関アトラクタ / 連想記憶 / Isingスピン / XYスピン / 位相振動子 / 自己組織化 / イジングスピン / 点アトラクタ / 連続アトラクタ / 連想記憶モデル / 安定性解析 / 情報抽出 / 相転移 |
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| 研究概要 |
常に連続観測される観測像は、同一物体の各方位からの観測像である可能性が高く、逆に、連続観測されてもそれが一過性である場合は、互いに無関係な物体の観測像である可能性が高い。本研究では、Hopfieldモデルを改良したAmitモデルに様々な観測物体を学習させると、観測順番の統計性によって、自己組織的に物体を区別するアトラクタ構造が獲得されることを、統計力学解析と計算機シミュレーションを用いて示した。
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