非対称ニューラルネットによる知覚・認知の分散型相関表現の研究

基于非对称神经网络的感知和认知的分布式相关表示研究

• 批准号: 05267221
• 负责人: 石井 直宏
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Nagoya Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-05267221/
• 关键词: 注視点; BP学習; ニューラルネットワーク; ニューラルネットの内部表現; 依存度; 知覚・認知の表現; 特徴領域の検出; 視覚系の処理

視覚系のニューラルネットワークに関して、関心のある点への注視という機能により、効率のよい情報処理がなされている。この注視の機能を導入するためにニューラルネットワークの内部情報の表現が重要となる。ネットワーク内では情報が分散・多重表現されているため,一般に解析が困難である。しかし、工学の問題であるエキスパートシステムやパターンの注視による識別の問題ではネットワークの識別能力の向上や信頼性の向上などのために分散型内部表現の解析が不可欠である。本研究では、はじめにニューラルネットワークの内部情報を解析してパタン識別のための特徴を捕らえた注視点を明らかにすることを目的とする。このため層状ネットワークの出力細胞が入力細胞の出力にどの程度敏感に反応するかを定式化した。この式を依存度と呼ぶことにする。この依存度の値が大きな領域が、そのニューラルネットワークが注視している点であると考えられる。すなわちネットワークの注視点は依存度の値の大きな領域と見なすことができる。そこで、本研究では、はじめに2値パターンのアルファベット文字を5個を分類するためのBP法による学習を行ない依存度を算出した。その結果、特徴領域の値が大きく算出された。次に、濃淡画像としての電車の全面の画像と人の顔の画像を取り上げ、学習後の依存度の算出を行なった。ここでも、特徴領域が数カ所にわたり、大きな値で算出された。これらの結果を注視点と見なし拡張を行なっている。

In this case, you should pay attention to the situation, and pay attention to the situation. Pay attention to the fact that the TV machine is able to express its importance in terms of internal information. In general, it is difficult to analyze the situation in multiple representations. In terms of information and engineering problems, we should pay attention to each other. We should pay attention to each other. We should pay attention to the ability to improve the reliability and reliability of the decentralized internal representation. The purpose of this study is to analyze the internal information in order to understand the purpose of the study. The output of the cell is sensitive to the degree of sensitivity. The degree of dependence is different from that of others. The degree of dependence is very important. You need to pay attention to each other in your field. Please note that there is a lot of dependence on the level of dependence. In the course of this study, there are five categories in the text of this study, which are classified into five categories. The BP method is used to calculate the degree of dependence. According to the results of the test, we have calculated the number of errors in the special field. The second time, the light portrait, the computer, the computer, the comprehensive portrait, the degree of dependence, the degree of dependence. You can calculate the number of people in your field, especially in your field, and in your field. Please note the results. Please refer to the notes. Please note that you are not interested in this.

项目成果

Ishii,N.: "Motion Detection and Temporal Pattem Discrimination in Neural Nelwork" Proc.IASTED Int.Conf.Modeling & Sinulation. vol.1. 603-606 (1993)

Ishii,N.：“神经网络中的运动检测和时间模式辨别”Proc.IASTED Int.Conf.Modeling

Sano,H.,Ishii,N.,et al: "Extraction of Feature Attentive Region in a Leant Neural Network" Transaction of IECE. vol.J.77(印刷中). (1994)

Sano, H.、Ishii, N. 等人：“精益神经网络中的特征关注区域的提取”，IECE 卷 J.77（出版中）。

Iwahori,Y.,Ishii,N.,et al: "Neural Network to Reconstruct Specular Surface Shape" Transaction of IECE. vol.J.77(印刷中). (1994)

Iwahori, Y.、Ishii, N. 等人：“重建镜面形状的神经网络”，IECE 卷 J.77（出版中）。

Sano,H.,Ishii,N.,et al: "A Method of Analyzing Intormation Reprecented in Neural Networks" Proc.Int.Joint Conf.on Neural Networks. vol.3.2719-2722 (1993)

Sano,H.、Ishii,N. 等人：“神经网络中代表的信息分析方法”Proc.Int.Joint Conf.on Neural Networks。

Ishii,N.,: "Kernel Correlations of Movements in Neural Network" Proc.ICANN'94. (印刷中). (1994)

Ishii, N.，：“神经网络运动的内核相关性”Proc.ICANN94（出版中）。