講演抄録/キーワード |
講演名 |
2004-06-18 16:40
視覚神経回路を単純化したニューラルネットワークモデルの認識特性 新谷洋人・○芥川正武・長篠博文・木内陽介(徳島大) |
抄録 |
(和) |
生体視覚系において,線分や動き等の特定の光刺激にのみ反応する神経細胞が存在することが知られている.このことから視覚系におけるパターン認識は,まずパターンの持つ部分的な特徴を抽出しそれらを徐々に統合し行われているとされている.本研究では,これらの視覚神経回路を非常に簡約された4層のニューラルネットワークモデルとして計算機上に作成し,簡単な文字パターンを学習させ認識能力を調べた.またその認識特性をAlopex法(Algorithm of pattern extraction)と結合加重ベクトルの比較から検証した.その結果,このような簡約されたNNにおいても部分的な特徴を抽出し,学習を行っていることが分かった. |
(英) |
The method of extracting the features is effective in pattern recognition. We have developed a small scale four layered neural network model based on simplified visual cortex. The network trained back propagation algorithm to obtain the properties of the simple cell and the complex cell in the visual cortex. An input pattern is divided into 64 local patterns and connected with the 1st hidden layer as in the visual cortex. After the training of the NN, we investigated the recognition characteristics using Alopex algorithm and comparison of weight vectors. |
キーワード |
(和) |
視覚神経回路 / 特徴抽出 / ニューラルネットワーク / Alopex法 / 結合加重ベクトル / / / |
(英) |
visual cortex / feature extraction / neural network / Alopex algorithm / weight vector / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 104, no. 129, MBE2004-19, pp. 33-36, 2004年6月. |
資料番号 |
MBE2004-19 |
発行日 |
2004-06-11 (MBE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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