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。)

コメント

No title

コメントどうもありがとうございます!
やるべきこと、やれること、面白い研究テーマはまだ山のようにあります。
もっとこういう研究を目指す人が増えてほしいです。
まく さんもがんばってください!

No title

こんにちは、現在大学生の者です。
私は人間のような強いAIの実現を目標とした研究がしたいと考えていて、大脳新皮質のモデルなどについて調べていました。
しかし具体的にどのように研究を進めればいいか悩んでいて、そんな時にこちらのサイトを見つけました。
解説資料がとても解りやすく、参考文献や紹介されていた論文は、現在も読んでいる途中ですが、とても参考になっています。ありがとうございます。
まだ具体的な研究の方針は定まらないままですが、これからもこちらの資料などを参考にしつつ研究を進めていきたいと考えています。

これからもBESOMの研究、頑張って下さい。応援しています。

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