新しい競合学習法を用いたネオコグニトロン

摘要

ネオコグニトロンは，階層構造を持つ多層の人工神経回路で，頑強な視覚パターン認識能力を学習によって獲得していく．本報告では，ネオコグニトロンに対するいくつかの改良を提案する：Winner-kill-loser則と名付けた新しい競合学習法を採用，C細胞（複雑型細胞）の受容野の周辺抑制に脱抑制機構を導入，C細胞に平方根型の非線形入出力特性を採用，などである．これらの改良の結果，ネオコグニトロンの認識率を大幅に向上させることが出来た．また回路設計に際して定めなければならないパラメータの数も減らした．