軌道アトラクタによる人間の動的パターン処理のモデル化

使用轨迹吸引子对人体动态模式处理进行建模

• 批准号: 16016207
• 负责人: 森田 昌彦
• 金额: $ 4.99万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 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: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16016207/
• 关键词: 軌道アトラクタ; 大自由度力学系; 神経回路; 選択的不感化; 動的連想; 視覚特徴統合

本研究は,人間の動的なパターン情報処理の基本的な過程を,軌道アトラクタを用いてモデル化すると共に,柔軟で人間的な動的パターン認識やロボットの運動制御など応用可能な情報処理モデルを構築することを目指したものである.軌道アトラクタとは強い吸引力をもつ線状のアトラクタであるが,非単調入出力特性をもつ素子で構成された回帰型ニューラルネットは,与えられた軌道に沿って容易にそのようなアトラクタを形成することができ,従来にはない多くの優れた特徴があるため,自律ダイナミクスを活用した情報処理のモデルとして期待されている.しかし,自律ダイナミクスを用いた情報処理システムに共通する大きな課題として,様々な文脈に応じて異なる情報処理を行うことが困難という問題があった.昨年度までの研究により,この問題を解決する手法である「選択的不感化による文脈修飾」の計算論的必要性および生物学的妥当性を明らかにしたが,本年度はこれらの研究をさらに進め,人間の脳でも同じ手法を用いていることを示唆する心理学的知見などを得た.また,軌道アトラクタモデルにこの手法を適用することによって,大自由度力学系によるパターンベース推論のモデルを構築した.このシステムは,シンボルや局所表現を全く用いることなく推論を実行でき,比較的少ない知識を学習するだけで多くの未学習の問い対して適切に答えるなど,高い類推能力をもつ.これらの成果は,軌道アトラクタを用いた情報処理モデルの大きな可能性を示しており,より人間的な知能ロボットなどへの応用が期待される.

は, this study human の moving な パ タ ー ン intelligence 処 を の basic な process, track ア ト ラ ク タ を with い て モ デ ル change す る と に, soft で な moving human パ タ ー ン know や ロ ボ ッ ト の movement suppression な ど 応 may use な intelligence 処 Richard モ デ ル を build す る こ と を refers し た も の で あ る. Strong track ア ト ラ ク タ と は い attractive を も つ linear の ア ト ラ ク タ で あ る が, non 単 transferred to the output characteristics of を も つ element child で constitute さ れ た type back 帰 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト は, with え ら れ た orbit に along っ て easy に そ の よ う な ア ト ラ ク タ を form す る こ と が で き, 従 to に は な い more く の optimal れ た, 徴 が あ る た め, self-discipline ダ イ ナ ミ ク ス を use し た intelligence 処 Richard の モ デ ル と し て expect さ れ て い る. し か し, self-discipline ダ イ ナ ミ ク ス を with い た intelligence 処 Richard シ ス テ ム に common す る big き な subject と し て, others 々 な context に 応 じ て different な る intelligence 処 Richard を line う こ と が difficult と い う problem が あ っ た. Yesterday annual ま で の research に よ り, こ の を solve す る gimmick で あ る "sentaku not influence に よ る context modification" の calculation theory, the necessity of お よ び biology justice を Ming ら か に し た が, this year's は こ れ ら の research を さ ら に め, human の 脳 で も with じ gimmick を い て い る こ と を in stopping す る psychology knowledge な ど を た. ま た, orbital ア ト ラ ク タ モ デ ル に こ の gimmick を applicable す る こ と に よ っ て, department of large degree of freedom force に よ る パ タ ー ン ベ ー ス inference の モ デ ル を build し た. こ の シ ス テ ム は, シ ン ボ ル や bureau performance を く filled with い る こ と な く inference を line be で き, more less な い knowledge を learning す る だ け で more く の not learn い の polices し て appropriate に answer え る な ど, high い analogy ability を も つ. こ れ ら は の achievements, orbital ア ト ラ ク タ を with い た intelligence 処 Richard モ デ ル の big き を な possibility in し て お り, よ り human な can know ロ ボ ッ ト な ど へ の 応 with が expect さ れ る.

项目成果

側頭葉における文脈依存的連想の計算論的モデル

颞叶上下文相关关联的计算模型

• 发表时间: 2004
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌(D-II) Vol.J87-D-II, No.8
• 作者: 末光厚夫;諸上茂光;森田昌彦
• 通讯作者: 森田昌彦

非単調ニューラルネットによるパターンベース推論

非单调神经网络的基于模式的推理

• 发表时间: 2005
• 期刊: 第15回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集
• 作者: 佐藤大介;志築文太郎;田中二郎;山根 健;山根 健
• 通讯作者: 山根 健

軌道アトラクタモデルによる分散表現に基づく推論

使用轨迹吸引子模型进行基于分布式表示的推理

• 发表时间: 2005
• 期刊: 電子情報通信学会技術報告(NC2005) 105・131
• 作者: 佐藤大介;志築文太郎;田中二郎;山根 健
• 通讯作者: 山根 健

選択的不感化法を適用した層状ニューラルネットの情報統合能力

采用选择性脱敏方法的分层神经网络的信息整合能力

• 发表时间: 2004
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌(D-II) Vol.J87-D-II, No.12
• 作者: 森田昌彦;村田和彦;諸上茂光;末光厚夫
• 通讯作者: 末光厚夫

Two-attribute hypothesis in human visual feature integration

人类视觉特征整合中的二属性假设

• 发表时间: 2004
• 期刊: Proc. of the Second International Workshop on Man-Machine Symbiotic Systems
• 作者: Shigemitsu Morokami;Masahiko Morita
• 通讯作者: Masahiko Morita