非単調神経回路網による時系列パターンの認識

森田 昌彦  村上 聡  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J81-D2   No.7   pp.1679-1688
発行日: 1998/07/25
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DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
神経回路モデル,  時系列パターン,  非単調ダイナミックス,  非単調神経回路網,  軌道アトラクタ,  

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あらまし: 
連続的に入力される時系列パターンを,空間パターンに展開することなく認識する神経回路モデルを提案する.このモデルでは,まず非単調ダイナミックスを用いた学習によって,認識すべき時系列パターンに対応する軌道アトラクタを回路網の状態空間中に形成する.この軌道アトラクタへの引込みを利用して,入力されたパターンの欠損部分を復元すると同時に,それが学習した時系列パターンのどれであるかを識別する.数値実験の結果,時系列パターンの間にかなりの重複があっても正しく認識できる,時間伸縮や誤った入力に対しても柔軟に対応可能であるなど,従来の神経回路モデルにない特長を備えていることがわかった.