分散表現と自律ダイナミクスに基づく人間の情報処理の計算モデル

基于分布式表示和自主动力学的人类信息处理计算模型

基本信息

批准号：
19024010
负责人：
森田昌彦
金额：
$ 3.52万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

現在のIT社会は, 情報選択能力や学習・適応能力など, 人間の高度かつ柔軟な知能に大きく頼っているため, これからの情報爆発時代においては深刻なデジタル・デバイドをもたらすと考えられる. これを避けるためには, 人間のような柔軟な知能や人間の情報処理のモデルをもち, 人間の情報処理を自然にサポートできるシステムが必要である. 本研究の目的は,こうした「人間と相性の良い」知的情報処理システムの実現に向けて, 人間の優れた知能の源だと考えられる分散表現と自律ダイナミクスを利用した情報処理モデルを構築することである,本年度の主な研究成果は以下の通りである。1. 強化学習による自律的行動獲得 : 多次元の連続状態空間における価値関数の近似器として選択的不感化ニューラルネットを用いる手法の効果を実験的に検証した. その結果, 次元の増加に伴う計算量の爆発が抑えられること, 冗長変数を加えても学習時間がほとんど増加しないこと, などが示された.2. 複数の力学系の相互作用を利用した情報処理 : 昨年度までのモデルを拡張し, 3つ以上の神経力学系が相互作用するモデルを構築した. このモデルによりシステムのダイナミクスが短時間の観測でかなり獲得できること, それを状態予測器として用いると適切な行動の獲得がより効率的にできること, などが分かった.3. 軌道アトラクタモデルによる視点に依存しない物体認識 : 画像情報を適切なパターン表現に変換する方法を開発し, 実際の3次元物体画像を用いた実験を行った. その結果, 学習した物体は視点によらず同一物として認識できること, 処理時間が物体数にではなく回転角に依存することなど, モデルがもつ人間と同様な性質が明らかになった.

当今的IT社会在很大程度上依赖人类的先进和灵活的智慧，例如信息选择能力，学习能力和适应能力，并被认为会在即将到来的信息爆炸时代带来严重的数字鸿沟。为避免这种情况，一个具有像人类一样灵活的智能的系统以及人类信息处理的模型，并且自然可以支持人类信息处理。这项研究的目的是建立一种使用分布式表达式和自主动态的信息处理模型，这些模型被认为是人类智能的来源，以实现这种“对人类有益”的智力信息处理系统，并被认为是人类智能的来源。今年的主要研究结果如下。 1。通过加强学习的自主行为采集：我们使用选择性脱敏神经网络作为多维连续状态空间中价值函数的近似值来研究方法的效果。结果表明，可以抑制计算复杂性随增加维度的爆炸，即使添加了冗余变量，学习时间也几乎不会增加。2。使用多个动力学系统的相互作用进行信息处理：我们将模型扩展到去年，并构建了一个模型，其中三个或多个神经动力学系统相互作用。该模型允许通过短期观察对系统动态进行大量获取，并且将其用作状态预测指标可以使得更有效地获取适当的行为是可能的。3。对象识别独立于使用轨道吸引子模型的视角识别：我们开发了一种将图像信息转换为适当模式表示的方法，并使用实际的3D对象图像进行了实验。结果表明，已经揭示了模型的相似属性，例如，无论透视图如何，学到的对象都可以识别为相同的对象，并且处理时间不取决于对象的数量，而是旋转角度。

项目成果

期刊论文数量（10）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Context-dependent processing.of spatiotemporal patterns based on interaction between neurodynamical systems

基于神经动力学系统之间相互作用的时空模式的上下文相关处理

DOI：
发表时间：
2008
期刊：
Proceedings of the 1st International Conference on Congnitive Neurodynamics (印刷中)
影响因子：
0
作者：
Takashi Hasuo;Ken Yamane;and Masahiko Morita
通讯作者：
and Masahiko Morita

Inference based on distributed representations using trajectory attractors

使用轨迹吸引子基于分布式表示进行推理