講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-06-15 14:50
分散表現による情報分離の自己組織モデル ○木村隆一・倉田耕治(琉球大) NC2007-24 |
抄録 |
(和) |
ヘブ学習による分散表現の自己組織モデル同士を反ヘブシナプスで結合し,それぞれの層に2つの情報要素を分散コードするモデルを提案する.各層はSOMのような近傍学習でなくニューラルガスのような順位学習をおこなう.また,反ヘブシナプスは2層の間の素子の発火を統計的に独立にさせる効果がある. 分散表現により,限られた素子数でWinner-take-all型よりも効率の良い表現が可能となる. |
(英) |
We propose a self-organizing model of information separation by distributed representation. This model can map two information components separately into two self-organizing layers which are connected by anti-Hebbian inhibitory connections. Anti-Hebbian inhibitory connections make the activation of the two layers statistically independent. Distributed representation allows larger number of codes than winner-take-all representation with a same number of neurons. |
キーワード |
(和) |
分散表現 / 自己組織モデル / 情報分離 / 発火パタン / 反へブシナプス結合 / / / |
(英) |
distributed representation / Self-Organizing Model / Information Separation / activation pattern / Anti-Hebbian inhibitory connection / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 92, NC2007-24, pp. 91-96, 2007年6月. |
資料番号 |
NC2007-24 |
発行日 |
2007-06-07 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NC2007-24 |