| 講演名 | 2002/3/13 パルスニューラルネットワークのための競合学習手法 黒柳 奨, 平田 浩一, 岩田 彰, |
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| 抄録(和) | 我々はパルスニューロンモデルを用いた汎用的な時系列情報処理ニューラルネットワークの構築を目的に研究を行っている。従来のマカロックピッツタイプのニューロンモデルを用いたニューラルネットワークの応用例として競合学習を原理としたベクトル量子化ネットワークおよびSOMネットワークが広く用いられているが、このモデルは静的なベクトル演算を基本としているため、音のような時系列情報を扱うのには不向きである。そこで、本稿では時系列信号に適した競合学習を実現するべく、パルスニューロンモデルをもちいたニューラルネットワークによる競合学習手法を提案し、学習実験によりその有効性を検証する。 |
| 抄録(英) | We have constructed a neural network model for the temporal information process based on the pulsed neuron model. In this article, we focus on the competition learning and the dicision algorithm of "winner" neuron for the temporal signals, and propose an competition learning rule in which the "winner" neuron dicided by adapting the neurons' threshold. |
| キーワード(和) | パルスニューロンモデル / 時系列信号処理 / 競合学習 / 勝者ニューロン / SOM |
| キーワード(英) | Pulsed Neuron Model / Temporal Signal Processing / Competition Learning / Winner-Neuron / SOM |
| 資料番号 | NC2001-210 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/3/13(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（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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | パルスニューラルネットワークのための競合学習手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Competition Learning Rule for the Pulsed Neuron Model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | パルスニューロンモデル / Pulsed Neuron Model |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列信号処理 / Temporal Signal Processing |
| キーワード(3)（和/英） | 競合学習 / Competition Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 勝者ニューロン / Winner-Neuron |
| キーワード(5)（和/英） | SOM / SOM |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 黒柳 奨 / Susumu KUROYANAGI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 電気情報工学科 Dept. of Electrical and Computer Eng., Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 平田 浩一 / Kouichi HIRATA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 電気情報工学科 Dept. of Electrical and Computer Eng., Nagoya Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩田 彰 / Akira IWATA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 電気情報工学科 Dept. of Electrical and Computer Eng., Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2002/3/13 |
| 資料番号 | NC2001-210 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 737 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |