マルチモード情報を相互利用する確率的神経回路網に関する研究

多模信息互用的随机神经网络研究

基本信息

批准号：
11145239
负责人：
松山泰男
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11145239/
关键词：
α-対数 α-EMアルゴリズムターボICA 神経回路網マルチモーダル情報処理

项目摘要

本研究は,認知と認識のメカニズムを理解するために,人体が受容するマルチモーダル情報を処理して出力するシステムの実現を目指して開始された.ここで扱うマルチモーダル情報源は,人体の表情やその他の生体信号であり,手法としては,EMアルゴリズムに基づく確率的神経回路網とそれに関連したものを用いたものとなっている.得られた成果は次のようなものであり,いずれも論文として発表されている.(1)研究代表者が開発した高速なα-EMアルゴリズムを完成させ,その収束性の証明と高速化の条件を得た.(2)α-EMアルゴリズムによる混合エキスパート型神経回路網を用いて,双方向で他のモードに変換できるシステムの基本形を得た.(3)α-EMアルゴリズムの下部構造であるベクトル量子化と自己組織化を結合させ,{情報圧縮,表情のモーフィング,3次元表示}の三項目を同時に実現するシステムを構築した.これは,神経系の内部状態を,3次元の顔表情に実時間変換できる効果器を実現したものになっている.(4)当初の予定には入っていなかった項目であるが,ICA(独立成分分析)のための超高速化法を得ることができた.これは,α-対数に関する自然勾配をICAに適用することにより得られたものである.ICAは,機能MRIによる脳情報を抽出するための手法として中心的位置を占めており,この研究で得られた超高速ICAは,今後への大きな貢献となりうるものである.以上のように,本研究は,当初目的の他にも成果を得て終了した.

这项研究的目的是实现一个处理和输出人体接收到的多模态信息的系统，以了解认知和识别的机制。这里处理的多模态信息源是人体的面部表情和其他生物。该方法采用基于EM算法的概率神经网络及相关装置。结果如下，均已以论文形式发表：（1）负责人完成了负责人开发的高速α-EM算法，证明了其收敛性，获得了算法加速的条件。 (2)利用基于α-EM算法的混合专家神经网络，得到了可以双向转换为其他模式的系统的基本形式。 (3)α-EM算法的下半部分。通过结合结构矢量量化和自组织，我们构建了一个同时实现三项的系统：{信息压缩、面部变形和3D显示}这是一个可以实时转换面部表情的效果装置（4. ）这在原计划中是没有的，但是对于ICA（独立成分分析）来说速度极快。这是通过将 α 对数的自然梯度应用于 ICA 来获得的，ICA 是一种利用中心位置从功能性 MRI 中提取大脑信息的方法。对未来的重大贡献。如上所述，本研究已经完成，并取得了除最初目标之外的成果。