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大脳皮質のアルゴリズムBESOM Ver.1.0

BESOM モデルのアルゴリズムの詳細について書いたテクニカルレポートの草稿を以前公開しましたが、多少手直しして最終版としたものを公開しました。

一杉裕志、「大脳皮質のアルゴリズムBESOM Ver.1.0」
産業技術総合研究所テクニカルレポート AIST09-J00006, Sep 2009.
[ AIST09-J00006.pdf ]

感想、コメントなどをお待ちしております。
アルゴリズムは今後も修正を続けていきます。

コメント

脳の中のノイズ

コメントありがとうございます!
他にも素朴な疑問などなんでもお気軽にどうぞ。

>脳(ニューロン)は自身や周囲から発生するノイズを除去するのではなく、
>確率共振などで積極的に利用していると思っていますが、どうお考えですか?

ニューロンのノイズがどうしてもゼロにできないものならば、
それを逆手にとって積極的に利用する機構があっても全く不思議はないと思います。

今のところは私のシミュレーションモデルに確率共振を入れる予定はありませんが、
将来必要に迫られれば入れることになるでしょう。

機械学習の観点からは、ノイズは2つの重要な役割を果たす可能性があります。

1つは正則化で、入力データが少ないときに過適合を避ける手段としてノイズが使えます。

もう1つは局所解からの脱出で、認識時・学習時に最適化問題を解く際に、
うまくノイズを使えばよりよい解に到達できます。いわゆる焼きなまし法です。

実際に脳もこの2つをやっていると思いますよ。

No title

脳(ニューロン)は自身や周囲から発生するノイズを除去するのではなく、
確率共振などで積極的に利用していると思っていますが、どうお考えですか?

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