ニューラルネットワークの対称,非対称構造における認知,記憶機構の計算論的研究

神经网络对称和不对称结构中认知和记忆机制的计算研究

• 批准号: 10164221
• 负责人: 石井 直宏
• 金额: $ 1.09万
• 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 (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10164221/
• 关键词: ネットワークの構造; 生物ニューラルネット; 非対称構造; 非線形解析; 情報の生成と保存; ネットワークの機能

生物ニューラルネットワークの構造と機能は密接な関係を有しており、情報の生成、保存そして情報の再構成までの関係を示すものと言える。われわれは、ニューラルネットワークの非対称構造および対称構造に注目し、これらの構造が機能とどのように関係づけられるかを研究テーマとした。生物ニューラルネットワークの非対称構造として網膜レベルではReichardらのflyの視覚系のニューラルネットの研究、VictorとShapleyらによるcatの網膜の非線形性を持つY細胞の研究、Nakaらのcatfishの網膜の非線形性を持つ細胞と非対称性の回路の構成などがある。われわれは本研究で生物ニューラルネットワークの視覚系の非線形性と非対称構造が情報処理の基本形態であることから、どのような機能を作り出せるかに取り組んだ。非線形特性として、2次以上の高次の特性と非対称構造は視覚系の光刺激の強さの変化に敏感なばかりでなく、動きの刺激に対してもきわめて敏感な回路構成となることを定量的にも明らかにした。非線形性として、生物ニューラルネットワークは2次特性であるがこれを高次に拡張して3次、および4次の特性を解析した。この結果、生物系で見られる非対称性の1次と2次の特性は同様に2次と3次、3次と4次の組合せ、すなわち奇数次と偶数次の非対称性が刺激反応の敏感さにきわめて宥効であることを明らかにした。また対称構造のネットワークでは記憶のある回路が非対称構造と同様な機能を持ちうることを示した。

The biological system can connect closely with each other, generate and save the information, and then change the information to show that the information is correct. The equipment is called an eye-catching device, and the machine is capable of making an eye-catching device. The biological network is not known as the Reichard network, the catfish network is not known as the non-shape holding Y cell, and the non-shape holding loop of the catfish network is caused by the non-shape holding loop of the network. In this study, the biological information system is non-physical, and the basic configuration is sensitive, and the machine is capable of making data acquisition. Non-shape characteristics, more than 2 times "high-order" properties are not called "light stimuli" to enhance the sensitivity of "light stimulation", and to make the circuit "sensitive" into a quantitative one. Non-morphing, biological properties, high-order properties, 3 times, 4 times, property analysis. The results showed that the characteristics of the biology department were the same as those of the biological department, including 2 times, 3 times, 4 times, odd times, even times, non-symmetric stimuli, sensitive stimuli and sensitive stimuli. It is said that the system is in the same position that the same machine is capable of operating the computer.

项目成果

N.Ishii,Y.Wang: "Learning Feature Weights for Similarity Measures" Proc.IEEE Int.Joint Symposia on Intell & Systems.May. 27-33 (1998)

N.Ishii,Y.Wang：“学习相似性度量的特征权重”Proc.IEEE Int.Joint Symposia on Intell

K.Yamauchi,N.Ishii: "Combination of Fast and Slow Learning Methods for Fast Adaptation" Proc.Int.Conf.on Neural Information Processing. Vol.2. 757-760 (1998)

K.Yamauchi、N.Ishii：“快速适应和慢速学习方法的结合”Proc.Int.Conf.on 神经信息处理。

S.Itoh,K.Yamauchi,N.Ishii: "Face Image Segmentation by Detecting Attentive Regions" Proc.Int.Conf.on Neural Information Processing. Vol.1. 364-368 (1998)

S.Itoh、K.Yamauchi、N.Ishii：“通过检测关注区域进行人脸图像分割”Proc.Int.Conf.on 神经信息处理。

N.Ishii,K.Yamauchi: "On Intelligent Information Service System Using Learning Method" Proc.IEEE Int.Conf.on Knowledge-based Int.Sys.Vol.1. 591-595 (1998)

N.Ishii，K.Yamauchi：“论使用学习方法的智能信息服务系统”Proc.IEEE Int.Conf.on Knowledge-based Int.Sys.Vol.1。

N.Ishii,M.Nakamura,K.Yamauchi: "Roles of Visual Nonlinear Processing in Neural Networks" Proc.IASTED Int.Conf.on Artificial Intell.& Soft C.May. 306-309 (1998)

N.Ishii、M.Nakamura、K.Yamauchi：“神经网络中视觉非线性处理的角色”Proc.IASTED Int.Conf.on Artificial Intelell。