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J-GLOBAL ID：202202227160078774   整理番号：22A0027633

バイオインスパイアード層状ネットワークにおける直交性の遺伝【JST・京大機械翻訳】

Inheritances of Orthogonality in the Bio-inspired Layered Networks

著者 (5件)： Ishii Naohiro (Advanced Institute of Industrial Technology, Tokyo, Japan) ,  Deguchi Toshinori (National Institute of Technology, Gifu College, Gifu, Japan) ,  Kawaguchi Masashi (National Institute of Technology, Suzuka College, Mie, Japan) ,  Sasaki Hiroshi (Fukui University of Technology, Fukui, Japan) ,  Matsuo Tokuro (Advanced Institute of Industrial Technology, Tokyo, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13113  ページ： 21-32  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 層状ニューラルネットワークは機械学習,AIおよび深層学習のために広く研究されている。適応機構は生物学的視覚ネットワークの顕著な特徴である。本論文では,適応直交特性を層状ネットワークにおいて研究した。本論文では,バイオインスパイアード非対称ニューラルネットワークのモデルを提案した。重要な特徴は,網膜と視覚皮質ネットワークにおけるスクアリングと整流機能としての非線形特性である。Gaborフィルタを有する提案した非対称ネットワークが刺激条件の下で適応直交性を有することを示した。実験では,非対称ネットワークは分類において対称ネットワークより優れている。適応直交性は,Gaborフィルタを有する非対称ネットワークから層状非対称ネットワークで継承される。したがって,バイオインスパイアされた非対称ネットワークは直交性関数と独立部分空間の基礎を生成するのに有効であり,学習における特徴空間と効率的な計算の創造に役立つであろう。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  対称性 ,  網膜 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *遺伝 ,  非対称性 ,  整流 ,  *直交性 ,  視覚皮質 ,  機械学習
準シソーラス用語： Gaborフィルタ ,  部分空間 ,  特徴空間 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 非対称ニューラルネットワーク ,  Gaborフィルタ ,  相関と直交性解析 ,  エネルギーモデル ,  直交性の遺伝

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 層状 ,  直交性 ,  遺伝