JP2017514215A - スパイキングニューラルネットワークを使用する画像の不変オブジェクト表現 - Google Patents
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Abstract
Description
例示的なニューラルシステム、トレーニングおよび動作
シナプスタイプ
シナプス可塑性の決定
ニューロンモデルおよび演算
Hunzinger Coldモデル
スパイキングニューラルネットワークを使用する画像の不変オブジェクト表現
以下に、出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[C1]
スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するための方法であって、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現することと、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定することと、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換することと
を備える、方法。
[C2]
前記結果として得られるスパイクシーケンスが前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するために前記基準特徴を使用することをさらに備える、
C1に記載の方法。
[C3]
前記基準特徴を前記決定することは、前記オブジェクトのセクションを分析することと、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することとを備える、
C1に記載の方法。
[C4]
前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
C3に記載の方法。
[C5]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
C1に記載の方法。
[C6]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
C1に記載の方法。
[C7]
スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するための装置であって、
メモリと、
前記メモリに結合された少なくとも1つのプロセッサと
を備え、前記少なくとも1つのプロセッサは、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現することと、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定することと、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換することと
を行うように構成される、装置。
[C8]
前記少なくとも1つのプロセッサは、前記結果として得られるスパイクシーケンスが前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するために前記基準特徴を使用することを行うようにさらに構成される、
C7に記載の装置。
[C9]
前記少なくとも1つのプロセッサは、前記オブジェクトのセクションを分析することと、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することとによって、前記基準特徴を決定することを行うようにさらに構成される、
C7に記載の装置。
[C10]
前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
C9に記載の装置。
[C11]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
C7に記載の装置。
[C12]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
C7に記載の装置。
[C13]
スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するための装置であって、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現するための手段と、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定するための手段と、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換するための手段と
を備える、装置。
[C14]
前記結果として得られるスパイクシーケンスが前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するための手段をさらに備える、
C13に記載の装置。
[C15]
前記基準特徴を決定するための前記手段は、前記オブジェクトのセクションを分析することと、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することとによって前記基準特徴を決定する、
C13に記載の装置。
[C16]
前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
C15に記載の装置。
[C17]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
C13に記載の装置。
[C18]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
C13に記載の装置。
[C19]
スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するためのコンピュータプログラム製品であって、
プログラムコードを符号化した非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記プログラムコードは、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現するためのプログラムコードと、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定するためのプログラムコードと、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換するためのプログラムコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。
[C20]
前記結果として得られるスパイクシーケンスは、前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するためのプログラムコードをさらに備える、
C19に記載のコンピュータプログラム製品。
[C21]
前記オブジェクトのセクションを分析して、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することによって、前記基準特徴を決定するためのプログラムコードをさらに備える、
C19に記載のコンピュータプログラム製品。
[C22]
前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
C21に記載のコンピュータプログラム製品。
[C23]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
C19に記載のコンピュータプログラム製品。
[C24]
前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
C19に記載のコンピュータプログラム製品。
Claims (24)
- スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するための方法であって、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現することと、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定することと、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換することと
を備える、方法。 - 前記結果として得られるスパイクシーケンスが前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するために前記基準特徴を使用することをさらに備える、
請求項1に記載の方法。 - 前記基準特徴を前記決定することは、前記オブジェクトのセクションを分析することと、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することとを備える、
請求項1に記載の方法。 - 前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
請求項3に記載の方法。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
請求項1に記載の方法。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
請求項1に記載の方法。 - スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するための装置であって、
メモリと、
前記メモリに結合された少なくとも1つのプロセッサと
を備え、前記少なくとも1つのプロセッサは、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現することと、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定することと、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換することと
を行うように構成される、装置。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、前記結果として得られるスパイクシーケンスが前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するために前記基準特徴を使用することを行うようにさらに構成される、
請求項7に記載の装置。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、前記オブジェクトのセクションを分析することと、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することとによって、前記基準特徴を決定することを行うようにさらに構成される、
請求項7に記載の装置。 - 前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
請求項9に記載の装置。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
請求項7に記載の装置。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
請求項7に記載の装置。 - スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するための装置であって、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現するための手段と、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定するための手段と、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換するための手段と
を備える、装置。 - 前記結果として得られるスパイクシーケンスが前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するための手段をさらに備える、
請求項13に記載の装置。 - 前記基準特徴を決定するための前記手段は、前記オブジェクトのセクションを分析することと、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することとによって前記基準特徴を決定する、
請求項13に記載の装置。 - 前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
請求項15に記載の装置。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
請求項13に記載の装置。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
請求項13に記載の装置。 - スパイキングニューラルネットワークを使用してオブジェクトを不変に表現するためのコンピュータプログラム製品であって、
プログラムコードを符号化した非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記プログラムコードは、
スパイクシーケンスによって前記オブジェクトを表現するためのプログラムコードと、
前記オブジェクト表現の基準特徴を決定するためのプログラムコードと、
前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現を標準形に変換するためのプログラムコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。 - 前記結果として得られるスパイクシーケンスは、前記オブジェクト表現の前記変換に対して不変であるように、前記基準特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクト表現のニューロンに補正係数を適用するためのプログラムコードをさらに備える、
請求項19に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記オブジェクトのセクションを分析して、前記セクション内のスパイキングニューロンのカウントに基づいて前記基準特徴を選択することによって、前記基準特徴を決定するためのプログラムコードをさらに備える、
請求項19に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記カウントは、所与のスパイクレイテンシで入力の数を検出するカウンティングニューロンによって維持される、
請求項21に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの配向を備える、
請求項19に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記基準特徴は、前記オブジェクトの大きさを備える、
請求項19に記載のコンピュータプログラム製品。
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JOO-HEON SHIN ET AL.: "Recognition of Partially Occluded and Rotated Images With a Network of Spiking Neurons", IEEE TRANSACTION ON NEURAL NETWORKS, vol. 21, no. 11, JPN5017003933, November 2010 (2010-11-01), pages 1697 - 1709 * |
RAMIN PICHEVAR: "The Oscillatory Dynamic Link Matcher for Spiking-Neuron-Based Pattern Recognition", NEUROCOMPUTING, vol. Vol.69, Iss.16-18, JPN5017003935, 7 June 2006 (2006-06-07), pages 1837 - 1849 * |
TIMOTHEE MASQUELIER AND SIMON J. THORPE: "Unsupervised Learning of Visual Features through Spike Timing Dependent Plasticity", PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY, vol. Vol.3, Iss.2, e31, JPN5017003932, 16 February 2007 (2007-02-16) * |
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