| 講演名 | 2020-01-24 ［招待講演］ネオコグニトロンと深層畳み込み神経回路 福島 邦彦(ファジィシステム研), |
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| 抄録(和) | 「ネオコグニトロン」は，視覚パターン認識能力を学習によって獲得することのできる階層型多層神経回路である．多層回路の各層で，特徴の抽出と統合を繰り返しながら次第に高次の特徴を抽出していく．最深層では，抽出された特徴をもとにパターンの識別を行なう．ネオコグニトロンの歴史は古いが，現在に至るまで種々の改良が加えられ発展を続けている．現在注目を集めているdeep CNNの一種に分類されるが，細かい点ではいくつかの相違点がある．例えば，AiS（Add-if-Silent）則による中間層の学習，mWTA（マージン付きWTA）による最深層の学習，IntVec（内挿ベクトル法）によるパターン識別，認識率を落とすことなくIntVecの演算コストを大幅に削減する方法，など．本発表では，これらの相違点に注目しながら，最近のネオコグニトロンを紹介する． |
| 抄録(英) | Recently, deep convolutional neural networks (deep CNN) have become very popular in the field of visual pattern recognition. The neocognitron, which was first proposed by Fukushima (1979), is a network classified to this category. Its architecture was suggested by neurophysiological findings on the visual systems of mammals. It is a hierarchical multi-layered network. It acquires the ability to recognize visual patterns robustly through learning. Although the neocognitron has a long history, improvements of the network are still continuing. For example, learning rule AiS (add-if-silent) for intermediate layers, learning rule mWTA (margined WTA) for the deepest layer, pattern classification by IntVec (interpolating-vector), method for reducing the computational cost of IntVec without sacrificing the recognition rate, and so on. This paper discusses the recent neocognitron focusing on differences from the conventional deep CNN. |
| キーワード(和) | ネオコグニトロン / deep CNN / 視覚パターン認識 / AiS (add-if-silent) / 内挿ベクトル法 (IntVec) |
| キーワード(英) | neocognitron / deep CNN / visual pattern recognition / AiS (add-if-silent) / IntVec (interpolating-vector) |
| 資料番号 | NLP2019-100 |
| 発行日 | 2020-01-16 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / NC |
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| 開催期間 | 2020/1/23(から3日開催) |
| 開催地（和） | 宮古島マリンターミナル |
| 開催地（英） | Miyakojima Marine Terminal |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) / 庄野 逸(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) / Hayaru Shouno(UEC) |
| 副委員長氏名（和） | 夏目 季代久(九工大) / 鮫島 和行(玉川大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) / Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) |
| 幹事氏名（和） | 木村 貴幸(日本工大) / 立野 勝巳(九工大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 島田 裕(埼玉大) / 佐村 俊和(山口大) / 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］ネオコグニトロンと深層畳み込み神経回路 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] Neocognitron: Deep Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネオコグニトロン / neocognitron |
| キーワード(2)（和/英） | deep CNN / deep CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 視覚パターン認識 / visual pattern recognition |
| キーワード(4)（和/英） | AiS (add-if-silent) / AiS (add-if-silent) |
| キーワード(5)（和/英） | 内挿ベクトル法 (IntVec) / IntVec (interpolating-vector) |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 福島 邦彦 / Kunihiko Fukushima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | ファジィシステム研究所(略称：ファジィシステム研) Fuzzy Logic Systems Institute(略称：FLSI) |
| 発表年月日 | 2020-01-24 |
| 資料番号 | NLP2019-100 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-381 |
| ページ範囲 | pp.79-82(NLP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-01-16 (NLP) |