マルチモード情報を相互利用する確率的神経回路網に関する研究

多模信息互用的随机神经网络研究

• 批准号: 11145239
• 负责人: 松山 泰男
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Waseda University
• 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: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11145239/
• 关键词: α-対数; α-EMアルゴリズム; ターボICA; 神経回路網; マルチモーダル情報処理

本研究は,認知と認識のメカニズムを理解するために,人体が受容するマルチモーダル情報を処理して出力するシステムの実現を目指して開始された.ここで扱うマルチモーダル情報源は,人体の表情やその他の生体信号であり,手法としては,EMアルゴリズムに基づく確率的神経回路網とそれに関連したものを用いたものとなっている.得られた成果は次のようなものであり,いずれも論文として発表されている.(1)研究代表者が開発した高速なα-EMアルゴリズムを完成させ,その収束性の証明と高速化の条件を得た.(2)α-EMアルゴリズムによる混合エキスパート型神経回路網を用いて,双方向で他のモードに変換できるシステムの基本形を得た.(3)α-EMアルゴリズムの下部構造であるベクトル量子化と自己組織化を結合させ,{情報圧縮,表情のモーフィング,3次元表示}の三項目を同時に実現するシステムを構築した.これは,神経系の内部状態を,3次元の顔表情に実時間変換できる効果器を実現したものになっている.(4)当初の予定には入っていなかった項目であるが,ICA(独立成分分析)のための超高速化法を得ることができた.これは,α-対数に関する自然勾配をICAに適用することにより得られたものである.ICAは,機能MRIによる脳情報を抽出するための手法として中心的位置を占めており,この研究で得られた超高速ICAは,今後への大きな貢献となりうるものである.以上のように,本研究は,当初目的の他にも成果を得て終了した.

The purpose of this study is to understand that the human body is allowed to make an effort to understand that it is important to understand that the human body is not allowed to do so. Please tell me about the source of the information, the expression of the human body, the signal of the body, the manipulation, the EM, the accuracy rate of the god loop network, the source, the human expression, the human expression, the signal, the manipulation, the accuracy, the accuracy, the accuracy. The results showed that the results were successful. (1) the representative of the research conducted a high-speed α-EM test to complete the test. (2) the α-EM performance test was successful. (2) the use of a hybrid network in the network of god loops. Both sides are correct in the basic shape of each other. (3) the lower part of the α-EM system quantizes the structure of the system and combines it with the expression of emotion. The third dimension denotes that the three objects can be seen at the same time. This is the internal status of the system, and the three-dimensional expression is not valid. (4) at the beginning, it was predetermined that the data was imported into the database project, and the ICA (independent component analysis) software ultra-high-speed method was used to improve the performance. The location of the center of the device is located in the center of the ICA, the location of the center of the device is occupied, and the ultra-high-speed ICA is obtained. In the future, the location of the center of the device is located in the center of the computer, the location of the center of the device is located in the center of the computer, and the research results show that the ultra-high-speed ICA. In this study, the original purpose of this study was to achieve satisfactory results.

项目成果

Y. Matsuyama, et al.: "The α-EM Learning and Its Cookbook"Proc. IJCNN '99. 525 (1999)

Y. Matsuyama 等人：“α-EM 学习及其食谱”Proc. IJCNN 99 (1999)。

Y. Matsuyama, et al.: "Multiple Descent Cost Competitive Learning and Data-Compressed 3-D Morphing"Proc. ICONIP '99. 1. 375-380 (1999)

Y. Matsuyama 等人：“多重下降成本竞争学习和数据压缩 3-D 变形”Proc。

Y.Matsuyama,et al.: "Fast Learning by the α-ECME Algorithm"Proc.ICONIP'99. 3. 1184-1190 (1999)

Y.Matsuyama 等人：“通过 α-ECME 算法进行快速学习”Proc.ICONIP99。3. 1184-1190 (1999)

松山泰男: "α-EMアルゴリズムとその基本的性質"電子情報通信学会論文誌. J82-D-I. 1347-1358 (1999)

Yasuo Matsuyama：“α-EM 算法及其基本性质”，电子、信息和通信工程师学会汇刊 J82-D-I 1347-1358 (1999)。