2002 Fiscal Year Annual Research Report
Project/Area Number |
14380169
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Research Institution | Tokyo University of Technology |
Principal Investigator |
福島 邦彦 東京工科大学, 片柳研究所, 教授 (90218909)
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Keywords | 視覚パターン認識 / 多層神経回路 / トツプダウンとボトムアップ / 部分的遮蔽 / 遮蔽されたパターンの認識 / 遮蔽されたパターンの修復 / 追加学習 / ネオコグニトロン |
Research Abstract |
筆者はこれまで「部分的に遮蔽されたパターンを認識する神経回路モデル」の研究を進めてきた.これは,階層構造を持った神経回路モデルで,ひとたび遮蔽物体の切り出しができれば,かなり大きく隠されているパターンでも正しく認識する能力を持っていた.しかしこの従来のモデルは,ボトムアップの信号経路だけしか持っておらず,隠れているパターンを認識することはできても,隠れている箇所の形状を推定する能力は持っていなかった. そこで従来のモデルに,トップダウン信号の経路を追加し,ボトムアップ信号とトップダウン信号の相互作用によって情報処理を進めていく機構を導入した.この新しいモデルは,パターンの一部がほかの物体で隠されていても,そのパターンを正しく認識し,隠れている箇所を修復する能力を持っている.モデルに種々の文字パターンを学習させた後には,その文字パターンが多少変形していても,部分的に遮蔽された欠損部を修復可能であることを,コンピュータシミュレーションによって確かめた. またこれと並行して,階層型の多層神経回路モデルに適した追加学習方式に関しても研究を進めた.多層神経回路モデルとしては,筆者が以前提唱した神経回路モデル「ネオコグニトロン」を用い,このモデルに,あるパターンセットをいったん学習させた後に,さらに追加して別のパターンセットを学習させることのできる新しい学習方式を提唱した.多層回路に追加学習を行なわせると,往々にしてどのような刺激に対しても反応しない細胞が形成されて回路内のゴミになってしまうおそれがあるが,新しい学習法を用いれば,できてしまったゴミを取り除くのではなく,ゴミの発生を大幅に抑制することができる.
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Research Products
(7 results)
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[Publications] K.Fnkushima: "Neocognitron for handwritten digit recognition"Neurocomputing. (印刷中). (2003)
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[Publications] K.Fukushima: "Use of top-down signals for restoring partly occluded patterns"International Joint Conference on Neural Networks(Honolulu, Hawaii, USA). 17-22 (2002)
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[Publications] K.Fukushima: "Modeling neural networks and application to real-world problems"Intelligent Solutions into Technology (Lilafured, Hungary). 24-26 (2002)
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[Publications] K.Fukushima: "Visual pattern recognition : neural network models"First International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (Cairo, Egypt). 8-13 (2002)
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[Publications] K.Fukushima: "Neocognitron capable of incremental learning"Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing (Singapore). 4. 1832-1836 (2002)
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[Publications] 福島邦彦: "次の一歩への挑戦"日本神経回路学会誌. 9[2]. 89-91 (2002)
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[Publications] M.A.Arbib (editor): "The Handbook of Brain Theory and Neural Networks"Bradford Book, MIT Press. 1290 (2003)