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近況報告

近況報告です。
BESOM の推論アルゴリズムと学習アルゴリズムを大幅に見直したものを現在設計・実装中です。

条件付確率表に noisy-OR 、ゲートノード、排他ノードの3つのモデルを採用、推論には residual belief propagation 、学習にはまともな online EM を採用します。正則化のための勝率ペナルティと側抑制ペナルティは引き続き使いますが、実装を見直します。

これがある程度まともに動くようになれば、それを使って、視覚野の一部の機能のモデルや工学的有用性を示すデモを作る予定です。

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