畳み込み型多層神経回路ネオコグニトロンとその発展

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-06-16
• タイトル: 畳み込み型多層神経回路ネオコグニトロンとその発展
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Deep Convolutional Neural Network Neocognitron and its Advances
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: ファジィシステム研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fuzzy Logic Systems Institute
• 著者名: 福島, 邦彦
• 著者名(英): Kunihiko, Fukushima
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 「ネオコグニトロン」 は，視覚パターン認識能力を学習によって獲得することのできる階層型多層神経回路である．多層回路の各層で，特徴の抽出と統合を繰り返しながら次第に高次の特徴を抽出していく．最上位層では，抽出された特徴をもとにパターンの識別を行なう．ネオコグニトロンの歴史は古いが，現在に至るまで種々の改良が加えられ発展を続けている．現在注目を集めている deep convolutional neural network の一種に分類されるが，細かい点ではいくつかの相違点がある．そこで，その相違点に注目しながら，最近のネオコグニトロンを紹介する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The neocognitron is a multi-layered convolutional network that can be trained to recognize visual patterns robustly. In lower layers of the network, local visual features are extracted from input patterns. Extraction and integration of visual features are repeated in the intermediate layers, and higher-order features are gradually extracted. In the highest layer, input patterns are classified based on the features extracted by the intermediate layers. Although the neocognitron has a long history, modifications of the network to improve its performance are still going on. The neocognitron can be classified to a so-called deep convolutional neural network, but there are several differences in detail. Focusing on these differences, this paper discusses neocognitron of a recent version.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2015-BIO-42, 号 39, p. 1-6, 発行日 2015-06-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会