研究課題
基盤研究(C)
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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Journal of the Physical Society of Japan, Letter
巻: vol. 81, No. 7, ページ: 073001-1-073001-4
Journal of the Physical Society of Japan
巻: Vol.81 No.6 ページ: 064001-1-064001-10
巻: Vol. 80 No. 7 ページ: 074005-1-074005-7