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J-GLOBAL ID：201402296916203240   整理番号：14A1379030

記号表現の並列型逐次的学習のための新皮質におけるcanonical circuitに対するBayesモデル

A Bayesian model for canonical circuits in the neocortex for parallelized and incremental learning of symbol representations

著者 (2件)： DIMKOVSKI Martin ,  AN Aijun
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 149  号： Part C  ページ： 1270-1279  発行年： 2015年02月03日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知的文脈を直交記号表現に分割できる,新皮質における並列化canonical circuitに対するBayesモデルを提案した。本モデルは無限の知覚ストリームを学習し,すべての新しいインスタンスを用いてモデル自身を更新し,記号ごとに最後に見たインスタンスよりも古いインスタンスを保持することがないという能力を持つ。本モデルの本質的に逐次的で並列な性質は,知覚ストリームで記号が現れるといくつでもの記号に合わせて調整し,既存の記号に対する固定されていない分布に透過的に従うことを可能にする。それら性質はデータストリームにおいて逐次的にメトロポリス・ヘイスティングス法を実行でき,ベイズニューラルネットワークアプリケーションにおいて粒子フィルターよりも有意に優れる新しいBayes推論法によって,ある程度可能になった。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *大脳皮質 ,  モンテカルロ法 ,  *ニューラルネットワーク ,  *Bayes推定 ,  記号処理 ,  ストリーミング ,  評価試験 ,  濾波器 ,  並列処理 ,  機械学習
準シソーラス用語： メトロポリス法 ,  *新皮質 ,  粒子フィルタ

分類 (3件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 記号表現 ,  逐次 ,  学習 ,  新皮質 ,  Bayesモデル