| 講演名 | 2003/12/1 位相ニューラルネットと平均場近似(一般)(ニューロインフォーマティックスとは何か) 高橋 治久, |
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| 抄録(和) | 確率的ニューラルネットワークは,発火率だけでなくユニット間の相関を表現できるが,その計算量は,ユニット数に対し指数時間となる.平均場近似は,この難点を解決する方法であるが,その近似は回路パラメタの小さいところで有効なものである.この報告では,回路パラメタの大きさに依存しない平均場近似ネットワークを提案する.このモデルは入力の総和に対し平均発火率を与える動作方程式と,位相方程式から成り,ユニット間の相関を位相差の余弦で表現できる.位相方程式は,発振ニューロンモデルと同様の形となり,同等の処理能力を持つ.平均発火率方程式は,ゼロパラメタの周りでの展開に基づく従来の平均場近似と異なり,学習規則も自然な形で与えられ,グラフィカルモデル等への応用だけでなく,ニューロンの同期発火などの情報表現の研究に役立つことを期待する. |
| 抄録(英) | We present a new deterministic network model of representing correlated activation between neurons. The model is represented by a set of complex neural equations computing fire timing as a phase, and of mean field equations computing the mean firing rate. We show that the mean field equations provide a good approximation to stochastic neural model such as Boltzman machine even for large parameter values. We also show that Boltzman learning method is simply replaced by a combination of covariance Hebbian and anti-Hebbian learning on this model. |
| キーワード(和) | フェザー表記法 / コバリアンスネットワーク / ボルツマンマシン / グラフィカルモデル |
| キーワード(英) | phasor / covariance netowork / Boltsmann machine / graphical model |
| 資料番号 | NC2003-101 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2003/12/1(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 位相ニューラルネットと平均場近似(一般)(ニューロインフォーマティックスとは何か) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Phaser Neural Network and Mean Field Approximation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | フェザー表記法 / phasor |
| キーワード(2)（和/英） | コバリアンスネットワーク / covariance netowork |
| キーワード(3)（和/英） | ボルツマンマシン / Boltsmann machine |
| キーワード(4)（和/英） | グラフィカルモデル / graphical model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高橋 治久 / Haruhisa TAKAHASHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学 Department of Infromation and Communication Engineering The University of Electro-Communications |
| 発表年月日 | 2003/12/1 |
| 資料番号 | NC2003-101 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 490 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |