WEKO3
アイテム
網膜神経節細胞モデルとSpiking Neural Networkによる形状情報・動作情報の統一処理
https://doi.org/10.20729/00229309
https://doi.org/10.20729/00229309a661e773-aad9-46f4-9e1b-5afbfaf20962
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL6411014.pdf (4.7 MB)
2025年11月15日からダウンロード可能です。
|
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, 論文誌:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-11-15 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 網膜神経節細胞モデルとSpiking Neural Networkによる形状情報・動作情報の統一処理 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Unified Processing of Shape and Motion Information Using Retinal Ganglion Cell Model and Spiking Neural Network | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | [一般論文] スパイキングニューラルネットワーク，スパイクタイミング依存性可塑性，自己組織化，畳み込みニューラルネットワーク | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||
| ID登録 | ||||||||||
| ID登録 | 10.20729/00229309 | |||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 北見工業大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 北見工業大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kitami Institute of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kitami Institute of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
岩館, 健司
× 岩館, 健司
× 鈴木, 育男
|
|||||||||
| 著者名(英) |
Kenji, Iwadate
× Kenji, Iwadate
× Ikuo, Suzuki
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 汎用人工知能の基盤となるモデルとして注目されるSpiking Neural Network（SNN）をマルチモーダルな情報処理タスクに適用することを目的として，視覚において空間情報（形状）および時間情報（動作）の抽出を担う網膜神経節細胞のモデルとSNNの組合せによる形状認識・動作認識の統一処理モデルを提案した．人物の様々な動作を収録した動画データセットを用いた提案モデルの学習実験により，形状認識，および動作認識の双方を同一のSNN上で実現可能であることを示した． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | This study aims to apply Spiking Neural Network (SNN), which is expected to be a base model for predictive coding, to multi-modal information processing. We focused on retinal ganglion cells, which are capable of extracting spatial information (shape) and temporal information (motion), and proposed a unified processing model for shape and motion recognition consisting of retinal model and SNN. Training experiments using a video dataset of various human motions showed that both shape and motion recognition can be realized on the same structure of SNN. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 64, 号 11, p. 1567-1575, 発行日 2023-11-15 |
|||||||||
| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||||
| 公開者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
