ネオコグニトロン

ネオコグニトロンは、 1979年に福島邦彦によって提案された階層的かつ多層的な人工ニューラルネットワークである。 ^[¹^]^[²^]日本語の手書き文字認識やその他のパターン認識タスクに使用され、畳み込みニューラルネットワークの着想源となった。^[³^]

1969年に彼は同様のアーキテクチャを発表したが、それは哺乳類の視覚における畳み込みに触発された手設計のカーネルを使用していた。^{[ 4 ]} 1975年に彼はそれをコグニトロンに改良し、^{[ 5 ]}^{[ 6 ]} 1979年にはそれをネオコグニトロンに改良した。ネオコグニトロンは、教師なし学習（彼の用語では「教師なしで学習することによって自己組織化される」）によってすべての畳み込みカーネルを学習する。 ^{[ 2 ]}

ネオコグニトロンは、1959年にHubelとWieselによって提案されたモデルに触発されたものです。彼らは視覚一次皮質に単純細胞と複合細胞と呼ばれる2種類の細胞を発見し、パターン認識タスクで使用するために、これら2種類の細胞のカスケードモデルも提案しました。^{[ 7 ]}^{[ 8 ]}

ネオコグニトロンは、これらのカスケードモデルの自然な拡張です。ネオコグニトロンは複数の種類のセルで構成されており、その中で最も重要なのはSセルとCセルです。^{[ 9 ]}ローカル特徴はSセルによって抽出され、これらの特徴の変形（ローカルシフトなど）はCセルによって許容されます。入力のローカル特徴は徐々に統合され、上位層で分類されます。^{[ 10 ]}ローカル特徴統合の考え方は、畳み込みニューラルネットワークモデル、SIFT法、HoG法など、他のいくつかのモデルにも見られます。

ネオコグニトロンには様々な種類がある。^{[ 11 ]}例えば、一部のネオコグニトロンは、逆信号を用いて選択的注意を実現することで、同じ入力内の複数のパターンを検出できる。^{[ 12 ]}

注記

↑福島邦彦（1979年10月）。「位置ずれに影響されないパターン認識機構の神経回路のモデル --- ネオコグニトロン--- 」トランス。電子情報通信学会（日本語） J62-A (10): 658 – 665。
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↑福島邦彦 (1969). 「アナログ閾値素子の多層ネットワークによる視覚特徴抽出」. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics . 5 (4): 322– 333. doi : 10.1109/TSSC.1969.300225 . ISSN 0536-1567 .
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↑福島和也：自己組織化多層ニューロンネットワーク「コグニトロン」（日本語）、電子通信学会パターン認識学習技術グループ論文集、PRL74-25（1974年）、および電子通信学会全国大会論文集、No. S9-8（1974年）
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↑ Hubel, DH; Wiesel, TN (1959年10月) 「ネコの線条皮質における単一ニューロンの受容野」 J. Physiol . 148 ( 3): 574–91 . doi : 10.1113/jphysiol.1959.sp006308 . PMC 1363130. PMID 14403679 .
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↑福島 1987、p. 84.
↑福島 2007 .
↑福島 1987、pp. 81、85。

参考文献

福島邦彦（1980年4月）「ネオコグニトロン：位置変化に影響されないパターン認識機構のための自己組織化ニューラルネットワークモデル」 .生物サイバネティクス. 36（4）：193–202 . doi：10.1007/bf00344251 . PMID 7370364. S2CID 206775608 .
福島邦彦、三宅慎也、伊藤孝夫 (1983)「ネオコグニトロン：視覚パターン認識機構のためのニューラルネットワークモデル」IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics . SMC-13 (3): 826–834 . doi : 10.1109 /TSMC.1983.6313076 . S2CID 8235461 .
福島邦彦（1987）「選択的注意のための階層型ニューラルネットワークモデル」Eckmiller, R.、Von der Malsburg, C.（編）『ニューラルコンピュータ』Springer-Verlag、pp. 81–90。
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Hubel, DH; Wiesel, TN (1959). "ネコの線条皮質における単一ニューロンの受容野" . J Physiol . 148 (3): 574– 591. doi : 10.1113/jphysiol.1959.sp006308 . PMC 1363130 . PMID 14403679 .

外部リンク

ScholarpediaのNeocognitron
Ing. Gabriel Minarik による NeoCognitron - アプリケーション (C#) とビデオ
Visiomeプラットフォーム上のNeocognitronリソース- MATLAB環境を含む
ビホルダー- ネオコグニトロンシミュレーター

[1] 福島邦彦（1979年10月）。「位置ずれに影響されないパターン認識機構の神経回路のモデル --- ネオコグニトロン--- 」トランス。電子情報通信学会（日本語） J62-A (10): 658 – 665。

[intro-2] 1 2福島邦彦 (1980). "Neocognitron: 位置のずれに影響されないパターン認識メカニズムのための自己組織化ニューラルネットワークモデル" (PDF) . Biological Cybernetics . 36 (4): 193– 202. doi : 10.1007/BF00344251 . PMID 7370364 . S2CID 206775608 . 2014 年 6 月 3 日のオリジナルからアーカイブ(PDF) . 2013 年11 月 16 日取得.

[3] LeCun, Yann; Bengio, Yoshua; Hinton, Geoffrey (2015). "ディープラーニング" (PDF) . Nature . 521 (7553): 436– 444. Bibcode : 2015Natur.521..436L . doi : 10.1038/nature14539 . PMID 26017442 . S2CID 3074096 .

[4] 福島邦彦 (1969). 「アナログ閾値素子の多層ネットワークによる視覚特徴抽出」. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics . 5 (4): 322– 333. doi : 10.1109/TSSC.1969.300225 . ISSN 0536-1567 .

[5] 福島邦彦 (1975). 「コグニトロン：自己組織化多層ニューラルネットワーク」 .生物サイバネティクス. 20 ( 3–4 ): 121–136 . doi : 10.1007/BF00342633 . ISSN 0340-1200 . PMID 1203338 .

[6] 福島和也：自己組織化多層ニューロンネットワーク「コグニトロン」（日本語）、電子通信学会パターン認識学習技術グループ論文集、PRL74-25（1974年）、および電子通信学会全国大会論文集、No. S9-8（1974年）

[7] David H. Hubel および Torsten N. Wiesel (2005). Brain and visual perception: the story of a 25-year collaboration . Oxford University Press US. p. 106. ISBN 978-0-19-517618-6。

[8] Hubel, DH; Wiesel, TN (1959年10月) 「ネコの線条皮質における単一ニューロンの受容野」 J. Physiol . 148 ( 3): 574–91 . doi : 10.1113/jphysiol.1959.sp006308 . PMC 1363130. PMID 14403679 .

[FOOTNOTEFukushima198783-9] 福島 1987、p. 83.

[FOOTNOTEFukushima198784-10] 福島 1987、p. 84.

[FOOTNOTEFukushima2007-11] 福島 2007 .

[FOOTNOTEFukushima198781,_85-12] 福島 1987、pp. 81、85。

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福島邦彦

人工ニューラルネットワークである。

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