階層型神経回路モデルによる時空間パターンの認識
1991 年 4 巻 1 号 p. 21-27
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1991 年 4 巻 1 号 p. 21-27
時空間パターンを認識できるニューラルネットワークモデルを提案する.モデルは特徴抽出部と統合部の二つの部分からなっている.前者は, 入力信号の立ち上がり, 立ち下がりなど, 時間に固有の特徴を抽出する.後者は, P細胞とT細胞の2種類の細胞からなっている.P細胞は特徴の統合を行なう.T細胞は, メモリ機能を持つ.これら2種類の細胞層を交互に縦続的に接続し, 位置不変性と変形の許容能力も実現している.コンピュータシミュレーションによって, モデルがパターンの時間伸縮や, 位置ずれ, 変形を許容できることを示した.
