ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2024
  4. 2024-CVIM-237

多次元の内部状態をもつ素子による学習と推論

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232734
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232734
31562a34-1df0-45aa-a64c-b0f762f89f34
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM24237043.pdf IPSJ-CVIM24237043.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-02-25
タイトル
タイトル 多次元の内部状態をもつ素子による学習と推論
タイトル
言語 en
タイトル Learning and inference in the network of units with multi-dimensional internal states
言語
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
宮崎大学工学部
著者所属
宮崎大学工学部
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering University of Miyazaki
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering University of Miyazaki
著者名 伊達, 章

× 伊達, 章

伊達, 章

Search repository
吉田, 諒介

× 吉田, 諒介

吉田, 諒介

Search repository
著者名(英) Akira, Date

× Akira, Date

en Akira, Date

Search repository
Ryosuke, Yoshida

× Ryosuke, Yoshida

en Ryosuke, Yoshida

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,神経細胞のモデルとして,多入力 1 出力という意味では従来の素子モデルと同じであるが,それとは異なり,多次元の状態をもつ素子から構成される回路を考える.この素子(ブリックとよぶ)は,もともとは離散多値をとっていた素子を,多次元のベクトルで表現し,その各成分を連続値化したものである.これにより出力や内部状態変数の微分が可能になり,ブリックを構成要素とする回路を自動微分機能を用い容易に学習できるようになる.ブリックは,樹状突起上の情報処理を簡略化した,神経細胞のモデルでもある.このブリックをいくつか組み合わせたモデルを用い,学習と推論について簡単な計算機実験を行った.回路を構成するパラメータ数が少ない,各ブリックは内部状態としては多次元の情報をもつが出力値は 1 次元である,にもかかわらず望ましい入出力関係を学習することができるなど,不思議な点が多いことを紹介したい.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We explore a network consisting of elements with multidimensional states. The element is referred to as a brick, which is developed from a model unit with one dimensional discrete multi-value, and is generalized to a multidimensional vector so that each component takes on continuous values. This enables differentiation of various variables and the use of an automatic differentiation function, making it easy to train networks of bricks. The brick is considered as a simplified neuronal model with dendritic information processing. We conducted simple computer experiments on learning and inference with these bricks. We show that the results exhibits curious phenomena such as the model can learn tasks even though 1) the number of network parameters is small, 2) the output value of each brick is one-dimensional.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2024-CVIM-237, 号 43, p. 1-7, 発行日 2024-02-25
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 10:20:19.702518
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3