講演名 1999/3/18
脳型コンピュータのための超並列モジュール化学習法
呂 宝糧,
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抄録(和) 脳型コンピュータの本質は, 一般的には, (a)超並列で分散型であること, (b)実時間処理ができること, (c)情報処理に柔軟性が高いこと, (d)大規模な問題がとけること, と考えられている。しかし, 現在のところ脳型コンピュータの構築に適したニューラル・ネットワーク・モデルは存在していない。本稿では, 脳型コンピュータに対して, 並列的でモジュール化されたニューラル・ネットワーク・モデルを提案する。問題としてパターン認識を考え, そのモデルの特徴について議論する。このモデルは, 脳型コンピュータのパターン認識への応用に対しては有効である。
抄録(英) It is generally believed that a brain-like computer should possess the following essential capabilities: (a) massively parallel and distributed information processing; (b) real-time information processing; (c) flexible information processing; and (d) solving large-scale problems. However, it seems that there is no any existing neural network models which are suitable for building brain-like computers currently. In this paper, we present a massively parallel and modular learning framework for brain-like computers. We narrow our sights to consider only pattern recognition problems and discuss the characteristics of the framework. We believe that the framework may provide us with a simple model for implementing specific brain-like computers for pattern recognition.
キーワード(和) 脳型コンピュータ / 大規模並列学習 / モジュール化ニューラルネットワーク / パターン認識
キーワード(英) Brain-like computer / Massively parallel learning / Modular neural net / Pattern recognition
資料番号 NC98-140
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/3/18(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
本文の言語 ENG
タイトル(和) 脳型コンピュータのための超並列モジュール化学習法
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Massively Parallel and Modular Learning Framework for Brain-Like Computers
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 脳型コンピュータ / Brain-like computer
キーワード(2)(和/英) 大規模並列学習 / Massively parallel learning
キーワード(3)(和/英) モジュール化ニューラルネットワーク / Modular neural net
キーワード(4)(和/英) パターン認識 / Pattern recognition
第 1 著者 氏名(和/英) 呂 宝糧 / BAO-LIANG LU
第 1 著者 所属(和/英) 理化学研究所バイオ・ミメティックコントロール研究センター
Bio-Mimetic Control Research Center, The Institute of Physical and Chemical Research (RIKEN)
発表年月日 1999/3/18
資料番号 NC98-140
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 673
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日