2010 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 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (50004619)
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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 / 層構造のニューラルネット / ニューラルネットの応用 / ベクトル場の生成 |
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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、視覚情報の生がいかになさるか、生成さ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に、きわめて有効な構造となることが分かった。
ニュールネットの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、層状回路の動作機序が重要となる。そこで、2層回路の意味のある情報の流れの分類を非対構造の処理原理から明らかにした。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。本研究で対象とする非対称構造のネットワークの機能として、第1段のネットのV1野の回路のベクトルの方向性の研究を行い、この回路を特微つける不変量の研究を進めてきた。この不変量(ベクトル)の方程式がMT野へと接続する層状ネットワークの第2段の回路網構成となることにより、強い方向性をもつ冗長性のある不変量となることが分った。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た。
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