Information-Theoretic Competitive Learning and its Application to Human Information Processing

信息论竞争学习及其在人类信息处理中的应用

基本信息

  • 批准号:
    18500179
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.69万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2006 至 2008
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

競合学習を実現する情報量最大化法を提案し、各種の応用を通して、人間・生体系の情報処理過程の多くが情報量最大化のプロセスであるということを実証しようとした。研究では、情報量最大化学習の高速化の研究をおこない大規模問題への応用可能性を示した。さらに、個別特徴の抽出の方法を提案し、入力パターンの詳細な特徴を抽出することに成功した。
Cooperative learning is a method of maximizing the amount of information, a proposal for a method of maximizing the amount of information, a variety of ways to use it, and a system of living and breathing in the human world The information processing process is to maximize the amount of information. Research on high-speed learning to maximize the amount of information is done on large-scale problems and the possibility of application is shown.さらに, individual special 徴の drawing method を proposal し, entry force パターンの detailed な special 徴 を extraction することにsuccessful した.

项目成果

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专利数量(0)
Self-organizing by Information Maximization : Realizing Self-Organizing Maps by Information-Theoretic Competitive Learning
通过信息最大化进行自组织:通过信息论竞争学习实现自组织映射
  • DOI:
  • 发表时间:
    2006
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    R.Kamimura;0.Uchida and S.Hashimoto;Ryotaro Kamimura;R. Kamimura;R. Kamimura;R. Kamimura
  • 通讯作者:
    R. Kamimura
Interpreting and improving multi-layered networks by free energy-based competitive learning
通过基于自由能量的竞争性学习来解释和改进多层网络
Supervised Information Maximization by Weighted Distance
通过加权距离监督信息最大化
Supervised enhanced learning to simplify internal representations of multi-layered networks
监督增强学习以简化多层网络的内部表示
Controlling Excessive Information by Surface Information Criterion for Information-Theoretic Self-Organizing Maps
信息论自组织映射的表面信息准则控制过多信息
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    2024
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    $ 2.69万
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