| 講演名 | 2011-03-07 抽象カテゴリ学習 橋本 篤志, 細谷 晴夫, |
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| 抄録(和) | 前頭前皮質における神経生理学実験の知見をもとにした抽象カテゴリ学習スキームを扱う.抽象カテゴリとはABAB,BABA,ACACのように同じパターンを持つ入力ベクトルの集合で,本問題ではこれを教師なし学習によって獲得する.提案アルゴリズムは認識ステップと学習ステップからなり,認識ステップは最大重み完全マッチング問題に帰着することで効率的に実行できる.学習ステップでは学習ユニットを更新して入力の抽象カテゴリに近づける.性能評価のため楽曲の実データに提案アルゴリズムを適用し,基本のリズム構造に加えて特定のジャンルのリズムを獲得できることを確認した. |
| 抄録(英) | Motivated by a neurophysiological experiment on prefrontal cortex, we study a scheme for learning abstract categories. An abstract category represents a set of vectors that are identical to each other modulo substitution, e.g., 'ABAB', 'BABA', 'ACAC', etc. The proposed method is a clustering-based unsupervised learning algorithm in which the recognition step is reduced to a maximum weight perfect matching problem. Applying our method to real musical data, we confirmed that it properly acquired abstract categories of inputs. Each learning unit represented a basic rhythm pattern or the rhythm pattern of a specific genre of music. |
| キーワード(和) | クラスタリング / 教師なし学習 / 前頭前皮質 / 音楽分類 |
| キーワード(英) | clustering / unsupervised learning / prefrontal cortex / music classification |
| 資料番号 | NC2010-158 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2011/2/28(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） | 抽象カテゴリ学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Abstract Category Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(2)（和/英） | 教師なし学習 / unsupervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | 前頭前皮質 / prefrontal cortex |
| キーワード(4)（和/英） | 音楽分類 / music classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 橋本 篤志 / Atsushi HASHIMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Department of Computer Science, The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 細谷 晴夫 / Haruo HOSOYA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Department of Computer Science, The University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2011-03-07 |
| 資料番号 | NC2010-158 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 461 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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