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Last modified: Wed Dec 3 14:13:22 JST 2014

神経回路モデルの文献

自己組織化モデル

連想記憶モデルほか

確率的生成モデル

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このページの目的

この分野を勉強しようとする人にとって, 読みやすくて為になると思われる論文を選び一覧にしてみました. 研究を大きく二種類に分けています.

  1. 自己組織化モデル

    外界の信号に対する情報表現を内部に自己組織的に形成するモデル.
    外界の規則性(時間的・空間的)を自動的に獲得するモデル.
    結合係数の遅いダイナミックス(学習)と ニューロン活動の速いダイナミクスが組み合わせ.
    (通常,「教師信号あり」のネットワークを自己組織化モデルとは呼ばないが バックプロパゲーションなどを使った研究もこちらに分類した)

  2. 連想記憶モデルなど

    表現(おなじ事ですが各結合荷重の値)をあらかじめ与え, ニューロン活動のダイナミクスを 連想処理や最適化問題などに使う研究.

※注意事項

「スパース符合化」という言葉が出てきた場合, 主流の研究は 1. に属する. ただし,「スパース符合化」された表現を記憶パターンとして用いる 連想記憶モデルもある. 本来 1. と 2. はいろいろ組み合わせた研究がなされるべきものである.
隠れマルコフ場を利用した研究は,外界の構造を学習する場合は 自己組織化に分類し,あらかじめ研究者のセンスで 表現を埋め込んでいる場合は 2. に分類した.

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