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近況報告

まず BESOM のCPT(条件付確率表)モデルについて。
現状の単純な線形和のモデルや meanOR モデルでは、
親ノードの値のORやスパース符号化が精度よく表現できないことが発覚。
MNIST 手書き数字認識の精度が 92% 程度で止まっている理由の1つかもしれません。

そこで、この問題を解決する新たなCPTモデルと、
そのモデルを精度よく動作させるための工夫を検討中です。
単にORやスパース符号化の表現の精度が上がるだけでなく、
モデルとしてのある種の万能性が保証されそうなど、
いろいろ気になってた問題がいくつか同時に解決されそうなので、
有望なアイデアのように思っています。

このCPTモデルに基づく認識・学習アルゴリズムの導出と実装・評価は、
若い人の練習問題としてちょうどいいように思うのですが、
いまのところ適任の人が見当たりませんし、
自分でやっちゃおうと思っています。


研究実施体制についてですが、全脳アーキテクチャ勉強会などの活動のおかげで、
少しずつ「脳を模倣した人間のような知能の実現」という研究テーマに
関心を持つ人が増えてきました。
予算獲得の話もいろいろ進んでいて、
ひょっとしたら来年度以降、ポスドクを取れるかも知れません(?)。

しかし、あいかわらず機械学習と神経科学の両方を真剣に勉強する意欲が
感じられる人は非常に少ない状況です。
誰でも簡単に機械学習の神経科学の両方に詳しくなれるとは言いませんが、
かたくなに「自分は機械学習の神経科学両方に詳しくなるよりも
他の得意なことで活躍すべき人間だ」と信じ込んでいる人が多いようです。
結果的に、この分野はまだまだ超ブルーオーシャンだと個人的には思います。

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