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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-03-14 13:20 多層神経回路ネオコグニトロンの学習 ○福島邦彦  NC2011-128 |
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| 抄録 | （和） | 多層神経回路の学習に適した新しい学習法を提唱し，ネオコグニトロンに適用する．ネオコグニトロンは，階層構造を持つ多層の人工神経回路で，頑強な視覚パターン認識能力を学習によって獲得していく．ネオコグニトロンの階層の中間層の学習にはadd-if-silentと名付けた新しい学習法を採用し，最上位層に対しては認識時だけでなく学習時にも内挿ベクトル法を導入する．add-if-silent則の採用によって，学習アルゴリズムが大幅に簡略化され，回路設計に際して定めなければならないパラメータの数も減らすことできる．また，内挿ベクトル法の導入によって，認識率が大幅に向上する．このことを実証するために，新しいネオコグニトロンに対して手書き数字認識の計算機シミュレーションを行ない，従来よりも高い認識率が，小さい回路規模で（すなわち少ない計算量で）得られることを示す． |
| （英） | This paper proposes new learning rules suited for training multi-layered neural networks and apply them to the neocognitron. The neocognitron is a hierarchical multi-layered neural network capable of robust visual pattern recognition. It acquires the ability to recognize visual patterns through learning. For training intermediate stages of the hierarchical network of the neocognitron, we use a new learning rule named add-if-silent. For the highest stage of the network, we use the method of \textit{interpolating vectors}, not only during recognition, but also during learning. By the use of add-if-silent rule, the learning algorithm is considerably simplified, and parameters required in designing the network can be reduced. The method of interpolating vectors greatly increases the recognition rate. Computer simulation demonstrates that the new neocognitron shows a higher recognition rate with a smaller scale of the network than the neocognitron of previous versions. | |
| キーワード | （和） | 視覚パターン認識 / ネオコグニトロン / 階層型神経回路 / 学習則 / add-if-silent / 内挿ベクトル法 / / |
| （英） | visual pattern recognition / neocognitron / hierarchical neural network / learning rule / add-if-silent / interpolating vectors / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 483, NC2011-128, pp. 39-44, 2012年3月. | |
| 資料番号 | NC2011-128 | |
| 発行日 | 2012-03-07 (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) | |
| PDFダウンロード | NC2011-128 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2012-03-14 - 2012-03-16 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2012-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多層神経回路ネオコグニトロンの学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Training Multi-layered Neural Network Neocognitron |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 視覚パターン認識 / visual pattern recognition |
| キーワード(2)（和/英） | ネオコグニトロン / neocognitron |
| キーワード(3)（和/英） | 階層型神経回路 / hierarchical neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 学習則 / learning rule |
| キーワード(5)（和/英） | add-if-silent / add-if-silent |
| キーワード(6)（和/英） | 内挿ベクトル法 / interpolating vectors |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福島 邦彦 / Kunihiko Fukushima / フクシマ クニヒコ |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-03-14 13:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2011-128 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.483 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-03-07 (NC) |
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