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神経回路網によるアクティブ情報処理に関する研究

利用神经网络进行主动信息处理的研究

基本信息

批准号：
07858041
负责人：
早川吉弘
金额：
$ 0.51万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

人間にとって使いやすい知的な計算機の構築には、一方的に入力される情報から自ら必要な情報のみを取り込む方式や、不足している情報が何であるかを予測し、置かれている環境に働きかけて獲得するような能動的な情報処理方式が不可欠であると考える。本研究では、知的処理のための能動的な情報処理方式の解明・構築を目的として、その能動情報処理方式において重要な要素と考えられる実時間予測機構をニューラルネットの環境適応能力を用いて研究を行った。先ず、能動情報処理機械の置かれている環境であるが、一般に我々人間が接している実環境は、時事刻々と変化し、しかもそれらの間には時間的に相関のある時系列が形成されていると考えるのが自然であり、とすれば、この時系列から必要情報を獲得することが必要となる。本研究では、最も単純な系から研究を進める目的から一次元の時系列を情報処理機械が置かれている環境として設定した。この場合の情報処理は、ある時刻に出現する信号から次の時間に出現する信号との間の関数関係を獲得することであり、いわゆる関数学習と等価の問題となる。この関数学習において、トレーニングデータを無作為に用いた場合に目的の関数を獲得するまでに非常に多くの情報が必要であり効率が悪いが、本研究においてトレーニングデータを現在実現している関数と目的関数との違いに応じて、能動的(予め与えたソフトウェア的)に選択することによって収束時間の高速化が可能である結果を得た。また、これに加えて関数の特徴をも考慮したデータの選別、処理の追加で学習速度比で最大100倍程度の効率向上を予想させる結果を得ている。本研究において、能動的なデータ選別を自己組織的に獲得する機構の構築までは至っていないが、能動情報処理の有効性は十分示されたと考えられる。

The construction of a computer that allows people to know about it, the input of information from one side, the way in which information is obtained, the lack of information, the way in which information is obtained, the way in which information is processed, and the way in which information is obtained. This study is aimed at understanding, constructing, and evaluating the important elements of the active information processing method and the environmental adaptability of the time prediction mechanism. First, the active information processing machinery is installed in the environment, and generally, we are connected to each other. The environment, news, time, and time are related to each other. The time series is formed. The natural time series is obtained. The necessary information is obtained. This study is aimed at improving the quality of the information processing machinery and setting up the environment. Information processing in this case is a problem of obtaining the relationship between signals and time of occurrence. The relationship between the number of learning and the number of non-use cases, the number of objectives to obtain, the number of necessary information, the number of objectives to achieve, the number of objectives to achieve, the number of active (to and from the number of objectives to obtain), the number of objectives to achieve, the number The characteristics of the number of additional factors are considered, and the selection and processing of additional factors are considered. The maximum learning speed ratio is 100 times, and the result is obtained. In this study, the structure of institutions that can obtain active data selection from their own organizations and the effectiveness of active information processing have been fully demonstrated.