| 大会名称 |
|---|
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-03-03 |
| セッション番号 |
| D-2 |
| セッション名 |
| ニューロコンピューティング |
| 講演日 |
| 2020/3/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| 総合科学部 K棟３F K309講義室 |
| 講演番号 |
| D-2-8 |
| タイトル |
| PredNetの時空間特性の解析 |
| 著者名 |
| ◎島田瞬太朗, 青山俊弘, 岡 芳樹, |
| キーワード |
| Deep Learning, Neuroscience, PredNet, predictive coding |
| 抄録 |
| 本研究ではPredNetと呼ばれる動画予測のための教師なし深層学習モデルに注目した。このモデルの特徴は、深層学習モデルでありながら、脳の予測アルゴリズムとして提唱されているpredictive codingに基づいているということである。例えば、PredNetの著者らによる関連研究ではこのモデルがいくつかの視覚刺激に対して生体に似た応答を生成することが示されている。そこで、このモデルが学習によって目的関数を最適化した結果、その応答特性に生体に見られるような選択性が表れるだろうという仮設を立てた。本研究では、それらの選択性が時空間的なものであると仮定して、その特性を解析することを目的とする。 |
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