線形時間で動作するBESOMアルゴリズム実装完了

1入力あたりの処理がノード数に対してほぼ線形時間で動作する
認識・学習アルゴリズムの実装がようやく完了。
TR2011に書いた方針の通りでうまくいきました。

機械学習アルゴリズムとしてどの程度の性能がでるのか、
explaining away やトップダウンの文脈情報の利用という
ベイジアンネットの特性が正しく現れるのか、
などについては今後、検証していく必要があります。

その後は、
機械学習アルゴリズムとしての有用性、
大脳皮質のモデルとしての様々な神経科学的現象の再現、
視覚バインディング問題や言語理解などの認知科学モデルへの適用などに
進みたいと思います。

(このような話に興味をお持ちの研究者の方、ご連絡をお待ちしております。)