| 講演名 | 2007-03-14 階層的な生成モデルの自己組織化を目的とする神経回路による独立成分分析の一手法 一杉 裕志, |
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| 抄録(和) | 脳は外界について認識や予測を行うためのモデルを持っていると思われる。生成モデルを教師なしで獲得する技術として独立成分分析(ICA)がある。本論文では、大脳皮質がICAによって、ベイジアンネットで表現された生成モデルを自己組織化するとする仮説を提案する。また、筆者が提案する大脳皮質のBESOMモデルと統合可能な具体的なICAアルゴリズムを1つ提案する。 |
| 抄録(英) | An ICA method for BESOM model is presented. This mechanism self-organizes hierarchical generative model of the world. |
| キーワード(和) | 独立成分分析 / 生成モデル / ベイジアンネットワーク / 自己組織化マップ / 大脳皮質 |
| キーワード(英) | ICA / generative model / Bayesian network / self-organizing map / cerebral cortex |
| 資料番号 | NC2006-145 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2007/3/7(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 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） | 階層的な生成モデルの自己組織化を目的とする神経回路による独立成分分析の一手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An ICA method of neural network for self-organization of hierarchical generative model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 独立成分分析 / ICA |
| キーワード(2)（和/英） | 生成モデル / generative model |
| キーワード(3)（和/英） | ベイジアンネットワーク / Bayesian network |
| キーワード(4)（和/英） | 自己組織化マップ / self-organizing map |
| キーワード(5)（和/英） | 大脳皮質 / cerebral cortex |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 一杉 裕志 / Yuuji ICHISUGI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所脳神経情報研究部門 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 発表年月日 | 2007-03-14 |
| 資料番号 | NC2006-145 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 588 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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