@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00215024,
 author = {久保野, 雄亮 and 西出, 俊 and 康, 鑫 and 任, 福継},
 book = {第83回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {本研究では単一の神経力学モデルRNNを用いて複数の複雑図形を学習し，生成する手法を提案する．提案手法では図形の描画系列をRNNで学習することで各図形の描画ダイナミクスを自己組織化する．実験では被験者が林檎，蝶，飴，車，ひよこ，魚，花，家，桃，かたつむりの10種類の図形を100回ずつ描画し，各図形の座標系列を取得した．各座標系列をRNNで学習し，1000個の学習データの分散表現を取得した．RNNを用い各分散表現から座標系列を生成した結果，学習図形と同様の描画系列が生成されたことを確認した．},
 pages = {449--450},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {神経力学モデルによる複雑図形の学習と生成},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}