かけんひじっせきほーこく(へーせーじゅーさんねんど)

Last modified: Fri Mar 8 11:48:17 JST 2002

平成11年度12年度13年度

けんきゅーしゅもくめい

特別研究員奨励費

けんきゅーきかん

平成11年度〜平成13年度

けんきゅーかだいめい

ニューラルネットワークの学習によるデータ表現の自己組織とその応用

けんきゅーだいひょおしゃ

高橋隆史 龍谷大学理工学部 助手

けんきゅーじっせきのがいよお

本研究の目的は,ニューラルネットの教師付き/教師なし学習において,(1) ネットワーク内部に構造化されたデータ表現を自己組織できる学習アルゴリズ ムについて理論的考察を行いその特性を明らかにすること,ならびに(2)そ のような学習アルゴリズムを画像などの実データを扱う諸課題に適用し有効性 を検証すること,の二点である.以下に平成13年度の本研究の成果を列挙す る.

  • 側頭葉皮質神経回路網の自己組織モデル: サルやヒトにおいて顔など のパターン認識に関わっているとされる下側頭皮質の情報処理機構を明らかに するため,階層型ニューラルネットによるモデルを構成した.データ表現の自 己組織原理として,入力信号の情報量最大保持,データ表現のスパース化, topographic mapの形成,の三つを採用したモデルを用いて計算機実験を行い, 生理実験の知見を計算論的に説明できることを明らかにした.([3])
  • 自己組織的な基底配置による非線形回帰: 教師なし学習として知られ る自己組織化マップ(SOM)の学習アルゴリズムを改良し,非線形回帰のた めの教師付き学習アルゴリズムを提案した.計算機実験を行い,データの分布 に応じて基底を配置するSOMの効果によって高い汎化性能が得られることを 確認した.([1,7])
  • 自己組織化マップの応用: 指文字の画像や移動ロボットの位置センサ データからの特徴抽出にSOMを応用した.SOMが獲得するデータ表現が, 後段の処理(指文字の認識,ロボットのナビゲーション)に有効なものである ことを示した.([2,4,8])
  • 画像の隠れを補正できるニューラルネット: 画像の隠れ部分を例外と して取り除き,その部分の画素値を推定して補正することができる自己連想メ モリと,これを識別器に統合したニューラルネットを提案した.これを顔画像 の想起および識別に適用し,サングラスなどで一部が遮蔽された場合も識別率 の低下を引き起こさず良好な結果が得られることを示した.([5,6])

  • よさんしよーじょーきょー


    けんきゅーせいかりすと

    1. ``A Topographic Kernel-based Regression Method''
    2. ``Self-Organization of Place Cells and Reward-Based Navigation for a Mobile Robot''
    3. ``A self-organizing model of feature columns and face responsive neurons in the temporal cortex''
    4. ``Vision-based Recognition of the Hand Postures Using Self-Organizing Map and Linear Discriminant Analysis''
    5. 「画像の隠れ部分を例外として取り除く前処理機構をもったニューラルネット識別器」
    6. 「自己想起型MLPによる部分的にノイズを含んだデータからのデータ復元」
    7. 「自己組織的な基底配置による非線形回帰」
    8. 「場所細胞とアクタークリティック法による移動ロボットのナビゲーション」