論文 - 伊達 章
-
Configurational encoding of complex visual forms by single neurons of monkey temporal cortex 査読あり
Yasushi Miyashita, Akira Date, Hiroyuki Okuno
Neuropsychologia 31 ( 10 ) 1119 - 1131 1993年10月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
可変閾値をもつランダム対称結合神経回路の平衡状態の数 査読あり
伊達章，倉田耕治，甘利俊一
日本応用数理学会論文誌 6 ( 1 ) 15 - 28 1996年3月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
On the temporal resolution of neural activity 国際共著
Akira Date, Elie Bienenstock and Stuart Geman
Technical Report, Division of Applied Mathematics, Brown University, Providence, RI 1998年5月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
On the number of equilibrium states in weakly coupled random networks 査読あり 国際共著
A.Date, C.-R. Hwang, S.-J. Sheu
Statistics and Probability Letters 49 ( 3 ) 291 - 297 2000年9月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
視覚認識におけるあいまい性の除去について : 木型マルコフ確率場によるモデル化 査読あり
伊達 章
電子情報通信学会論文誌. D-II 87 ( 8 ) 1697 - 1706 2004年8月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：社団法人電子情報通信学会
眼に映る画像を局所的に見るとその解釈はあいまいであるが,画像全体としての解釈があいまいであることはない.これは外界のモデルを人間が学習により獲得しており,それをもとに,もっともらしい解釈づけを行っているからである.これは,脳内の視覚情報処理において,視覚入力から前向きのみならず逆向性の信号が重要な役割を果たしていると考えられている理由でもある.本論文では,あいまい性を保ちながら前向き処理を進め,逆向きの処理であいまい性を解消するモデルを提案する.モデルとして,階層的な知識構造を表現できる木型マルコフ確率場を用い,単純に結合した領域のモデル化を行った.モデルの性質を画像修復の問題を通して調べ,1)各素子は局所的にしか結合していないが大域的な関係をモデル化できること,2)逆向性信号の破壊によりモデルの性能が低下すること,などを示し,視覚認識における部分-全体関係,前向き・逆向性信号の役割に対する理解の具体例を示す.
-
SOMとニューラルガスの直積モデルによるロボットの位置と向きの情報の分離 査読あり
伊達 章, 倉田 耕治
電子情報通信学会論文誌. D-II 87 ( 7 ) 1529 - 1538 2004年7月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：社団法人電子情報通信学会
部屋の中を自由に動くロボットからの視覚時系列信号から,ロボットの位置と向きの情報を分離して抽出する神経回路モデルを提案する.本モデルは2次元の神経場(素子面)を環状に並べた3次元構造をもち,学習アルゴリズムは,各素子面内ではニューラルガス,環状方向には自己組織マップ(SOM)の性質をもつ.計算機シミュレーションにより,視覚入力からロボットの位置と向きの情報を抽出できることを示し,学習アルゴリズムの有効性を確認した.
-
Random attractors for initial memory codes 査読あり
Akira Date
Proceedings of the 1997 International Conference on Neural Networks 1221 - 1226 1997年6月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
-
多次元の内部状態をもつ素子による学習と推論
伊達 章, 吉田 諒介
電子情報通信学会技術研究報告 （IBISML 2023-51） 123 ( 410 ) 79 - 85 2024年3月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
本研究では，神経細胞のモデルとして，多入力1出力という意味では従来の素子モデルと同じであるが，それとは異なり，多次元の状態をもつ素子から構成される回路を考える．この素子（ブリックとよぶ）は，もともとは離散多値をとっていた素子を，多次元のベクトルで表現し，その各成分を連続値化したものである．これにより出力や内部状態変数の微分が可能になり，ブリックを構成要素とする回路を自動微分機能を用い容易に学習できるようになる．ブリックは，樹状突起上の情報処理を簡略化した，神経細胞のモデルでもある．このブリックをいくつか組み合わせたモデルを用い，学習と推論について簡単な計算機実験を行った．回路を構成するパラメータ数が少ない，各ブリックは内部状態としては多次元の情報をもつが出力値は1次元である，にもかかわらず望ましい入出力関係を学習することができるなど，不思議な点が多いことを紹介したい．
-
情報分離による複雑型細胞受容野の自己組織的形成モデル 査読あり
伊達 章, 倉田 耕治
電子情報通信学会論文誌. D-II 88 ( 2 ) 211 - 217 2005年2月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：社団法人電子情報通信学会
物体の向き, 位置, 大きさなどによらない不変な認識が脳内でどのように実現されているかは不明な点が多い.大脳の視覚一次野(V1)には, 網膜に投影された像のある程度の大きさの領域内であればどの場所に線分が提示されても反応する複雑型細胞と呼ばれる細胞があり, 物体の見え方に不変な認識に重要な役割を担っていると考えられている.この複雑型細胞がもつ性質は, 神経活動の時間的持続性を利用したヘブ学習(トレース学習)により説明されてきた.本論文では, 従来のモデルで示された結果と同等な性質を, トレース学習なしに実現できるモデルを提案する.本モデルは, 外側漆状核(LGN)と視覚一次野の単純型細胞及び複雑型細胞の神経活動をそれぞれモデル化したE層, S層及びC層からなり, C層の各素子がE層とS層から入力を受け学習により選択性を獲得する.学習アルゴリズムとして, E層とC層の間には反ヘブ学習, S層とC層間には自己組織マップ(SOM)型のヘブ学習を用いた.このモデルを使い, 複雑型細胞のもつ位置不変な選択性が獲得できることを計算機実験により確認した.最後に, 本モデルの特徴を情報分離技術の観点から述べる.
-
ランダム対称結合神経回路網の神経細胞モデル依存特性 査読あり
伊達章
日本応用数理学会論文誌 7 ( 2 ) 97 - 106 1997年6月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
自己テストにより高次素子を追加し学習する自己組織化モデル
伊達 章, 花井 俊介
電子情報通信学会技術研究報告 （IBIS2018-100） 118 ( 284 ) 419 - 424 2018年11月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
ニューラルネットが「分かる」とは: 暴力的ではないアプローチ 査読あり
伊達 章
夏のプログラミング・シンポジウム2016「教育・学習」報告集 2017年1月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
構成性システムとその手書き文字認識への応用について
伊達 章，窪田 光，山田 雄輔
電子情報通信学会技術研究報告 116 ( 259 ) 19 - 24 2016年10月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
S. Geman の構成性システム（Composition Systems）を紹介し，それを手書き文字認識への応用した Huang (2001) を追実験した結果を紹介する．このシステムは，画像理解にも使える確率的生成モデルであり，「物事をできるだけひとまとめにして解釈しよう」とする人のパターン認識に顕著な性質を，確率分布を用い数学的に定式化したものである．有望な手法であるが，未だ広く使われるには至っていない．このことについても考察する．
-
ボルツマンマシンを応用したトポグラフィックマッピングの形成モデルについて (ニューロコンピューティング)
伊達 章, 倉田 耕治
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 112 ( 480 ) 203 - 208 2013年3月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
本稿では,筆者の一人が25年前に提案したボルツマンマシン神経場[1]について論じる.ボルツマンマシンは,理論的には見通しがよいもののシミュレーションには膨大な時間がかかる場合が多い.これは致命的な欠点であるが,モデルが2部グラフの構造をもつ場合については.Hintonらにより克服されつつある[2-5].2層からなる倉田(1988)の神経場モデルは,第2層の各素子が側抑制型の結合をもつため,Hintonらの学習アルゴリズムをそのままの形では適用できない.そこで,第2層には孤立局在興奮パターンしか出現しないとういう制約を付け加え,各素子を確率的に動作させることなく学習を進めるアルゴリズムを開発した.学習のダイナミクスを追いかけることができたのでその結果を報告する.
-
神経振動子場における局在振動の位相同期に関する研究 査読あり
宮田 龍太, 伊達 章, 倉田 耕治
知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 23 ( 2 ) 243 - 253 2011年4月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：日本知能情報ファジィ学会
これまで神経場のダイナミクスに関する研究が数多くされてきた．特に，局在興奮をもつ神経場は自己組織化マップ（SOM，Self-Organizing Map）のアルゴリズムの基礎をなしている．そこで我々は神経振動子場に着目し，局在振動をもつ３層の神経振動子場のモデルを提案する．２つのメキシカンハット型層内結合をもつ神経振動子場は１つないし２つ以上の局在振動を外部入力の複数の極大付近に安定して保持し，また各局在振動内では同位相に，そして異なる局在振動間では位相差を最大にするように位相を引き込むことがわかった．この神経振動子場は，情報分離に伴う結び付け問題を解く振動子型SOMの構成要素になりうる．
DOI： 10.3156/jsoft.23.243
-
想起の成否が容易に判別できる Hopfield 2008 連想記憶モデルの簡略化
伊達 章, 山本 浩史
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 108 ( 480 ) 399 - 404 2009年3月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
想起の成否が容易に判別できる画期的な連想記憶モデルが2008年に発表されている.このモデルは,構造をもつ興奮パターンを,0,1の二値のみをとる結合係数の中に埋め込み,区分線形関数をニューロンの活動度関数として利用している点が,通常の連想記憶モデルとは異なる.それぞれの変更点は単純であるが,このうち,どの点が本質的であるか明らかにするため,各変更点について分析をおこなった.本報告では,もとの連続値連続時間モデルを単純な2値離散時間モデルに簡略化しても,想起の成否を容易に判別する性質は維持できることを示す.
-
On the distribution of posterior probability in bayesian inference with a large number of observations 査読あり
Akira Date
Artificial Life and Robotics 13 ( 2 ) 517 - 521 2009年3月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
A property of neural networks of associative memory models with replacing units 査読あり
Akira Date, Koji Kurata
Artificial Life and Robotics 12 291 - 294 2008年
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
-
A model of complex cell development by information separation 査読あり
Date A., Kurata K.
Systems and Computers in Japan 38 ( 7 ) 76 - 83 2007年6月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：Systems and Computers in Japan
Neurons in the primary visual cortex (V1) of primates are selective for location, orientation, and spatial frequency. Among them, complex cells are characterized by their selectivity to orientation and spatial frequency while lacking sensitivity to position or phase tuning (dark/bright line center) within a restricted range. The development of the shift invariance property of complex cells has been successfully explained by the temporal trace learning which takes advantage of the temporal coherence of visual stimuli (P. Földiák, Neural Computation 1991;3:194). We have carried out mathematical modeling of complex cell development without temporal trace mechanism. The model network consists of three layers of E, S, and C layer which model excitatory cells in LGN or VI, and simple cells, and complex cells in VI, respectively. Neurons in layer E have position selectivity, and neurons in layer S are line detectors for a specific position. During the learning phase, the network is exposed to randomly located short oriented bars, and neurons in layer C self-organize its selectivity to the inputs. The learning rules are Hebbian or SOM (self-organizing map) type between layers S and C, and anti-Hebbian between layers E and C by which neurons are forced to represent uncorrelated aspect of the inputs. We demonstrate that neurons in layer C learn invariance to shift in input position. Our model explains complex cell development in terms of the principle of information separation. © 2007 Wiley Periodicals, Inc.
DOI： 10.1002/scj.20483
-
Iterative use of a pair of the self-organizing maps looking at data in two different ways 査読あり
Akira Date, Koji Kurata
Proceedings of the Eleventh International Symposium on Artificial Life and Robotics 811 - 814 2006年1月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）