| 講演名 | 2002/1/22 複数勝者法による分散表現型階層構造自己学習モデル 和田 容房, |
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| 抄録(和) | 分散表現による情報表現形態を有する複数勝者による階層構造型モデルを提案し、勝者セルが2次元平面上に局在して分散的に現れることを既に報告した。ここでは、本モデルにおいて、入力信号値として正負の値を有する棒状のパターンと棒の回転パターンの学習により、ニューロンの角度応答特性を評価した。同一方位の応答を示すニューロンが塊状に形成されることをシミュレーションにより確認し、複数勝者法モデルにおいて方位選択性構造が形成可能なことを示した。 |
| 抄録(英) | An adaptive-weight multi-winner feed-forward neural network with a distributed representation of information was previously presented. The proposed model which allows multiple winners in the same cell layer has transferred the characteristic features of the input to the distributed winner cells of the following layer. It was confirmed that the neurons which have the same orientation response form clusters in the competitive layer by learning of the basic bar patterns and their rotated ones which the signal range of the plus and minus value should be inputted to. Furthermore, the simulation shows that orientation selectivity is possibly constructed in this multi-winner model. |
| キーワード(和) | 神経回路モデル / 自己学習モデル / ヘブ則 / 複数勝者 / 方位選択性 |
| キーワード(英) | neural network / self-organization / Hebb rule / multi-winner / orientation selectivity |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/1/22(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 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） | 複数勝者法による分散表現型階層構造自己学習モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-winner Feedforward Self-organizing Neural Network a Distributed Representation of Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 神経回路モデル / neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 自己学習モデル / self-organization |
| キーワード(3)（和/英） | ヘブ則 / Hebb rule |
| キーワード(4)（和/英） | 複数勝者 / multi-winner |
| キーワード(5)（和/英） | 方位選択性 / orientation selectivity |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 和田 容房 / Yoshifusa Wada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 シリコンシステム研究所 Silicon Systems research Laboratories, NEC Corporation |
| 発表年月日 | 2002/1/22 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 616 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |