JPH06259542A - Pattern generator - Google Patents
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- JPH06259542A JPH06259542A JP5046925A JP4692593A JPH06259542A JP H06259542 A JPH06259542 A JP H06259542A JP 5046925 A JP5046925 A JP 5046925A JP 4692593 A JP4692593 A JP 4692593A JP H06259542 A JPH06259542 A JP H06259542A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
- G06T11/203—Drawing of straight lines or curves
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】この発明はパターン生成装置に関
し、特にイラスト的なグラフィックパターンあるいは音
声パターンなどに関して、曖昧な初期イメージから想定
パターンを具現化するようなパターン生成装置に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a pattern generation device, and more particularly to a pattern generation device for embodying an assumed pattern from an ambiguous initial image with respect to an illustrative graphic pattern or voice pattern.
【0002】[0002]
【従来の技術】イラスト的なグラフィックパターン以外
の音声などの他のパターンを自由に生成して具現化する
従来技術はほとんど存在しないので、以下ではグラフィ
ックパターンに焦点を絞って説明するが、グラフィック
パターン以外のパターンを生成する上においても同様の
議論が成り立つ。従来のグラフィックを生成する技術
は、基本的には紙と鉛筆のメタファ(metapho
r)で線画を描画し、編集するという考え方に立脚して
いるが、ソースがまったくない状態から作図する場合
と、写真画像などをスキャン入力してそれを利用する場
合とに大別できる。2. Description of the Related Art Since there is almost no conventional technique for freely generating and embodying other patterns such as voices other than the graphic patterns like illustrations, the following description focuses on the graphic patterns. The same argument holds when generating patterns other than. The conventional technique for generating graphics is basically a metaphor of paper and pencil.
Although it is based on the idea of drawing and editing a line drawing in r), it can be roughly divided into the case of drawing from a state where there is no source, and the case of scanning input of a photographic image or the like and using it.
【0003】前者は図7に示すようなパーソナルコンピ
ュータなどの図形編集ツールに関するものであり、折れ
線や自由曲線をマウスなどで描いたり、四角形,三角
形,円,楕円などの基本図形を選択したり、さらにそれ
らを拡大,縮小,回転したものを組合せてパターンを具
現化するものである。この方法では、ユーザーの絵を描
くスキル(skill)ができばえに大きく左右する。The former relates to a figure editing tool such as a personal computer as shown in FIG. 7, and draws a broken line or a free curve with a mouse or the like, selects a basic figure such as a quadrangle, a triangle, a circle or an ellipse. Furthermore, the pattern is embodied by combining those that are enlarged, reduced, and rotated. In this method, the skill of the user to draw a picture largely depends on the skill.
【0004】後者は画像データから画像をなぞる手動処
理、あるいは画像解析によって自動的に線画に変換して
パターンを具現化するものであり、ユーザーの絵のスキ
ルに関係なくパターンを生成できる。しかも、一旦スプ
ライン曲線や折れ線の線画に変換されれば、前者と同様
の編集が可能となる。ただし、予め描きたいソース画像
が存在しなければならないことが、自由に描きたい要求
への大きな制約となる。The latter is a method of manually converting an image from an image data, or automatically converting it into a line drawing by image analysis to embody the pattern, and the pattern can be generated regardless of the drawing skill of the user. Moreover, once converted into a line drawing of a spline curve or a polygonal line, the same editing as the former becomes possible. However, the fact that the source image that one wants to draw must exist must be a major constraint on the requirement to draw freely.
【0005】一方、粘度のような弾性体の変形操作メタ
ファによる形の生成に関連するパターン生成方法がコン
ピュータグラフィックスではよく使われている。この方
法は、内分法あるいは中割法と呼ばれるものであり、各
特徴点で対応付けられた2つのプロトタイプ的な線画パ
ターンを直線補間して、種々の連続した変形パターンを
生成する方法である。たとえば、線画パターンの平均顔
パターンからの差をこの方法で補間して誇張した似顔絵
生成システムがA.K.デュトニー.コンピュータ似顔
絵塾,高次元の不思議な旅,サイエンス,コンピュータ
レクレーション,Vol.12,160〜165頁、1
986年において紹介されている。イラスト集などのお
手本のプロットタイプパターンを参考に、それから若干
の変形を誇張を加えて絵を描くことは、紙の上ではよく
行なうアプローチである。On the other hand, a pattern generation method related to generation of a shape by a deformation operation metaphor of an elastic body such as viscosity is often used in computer graphics. This method is called an internal division method or a middle division method, and is a method of linearly interpolating two prototype line drawing patterns associated with each feature point to generate various continuous deformation patterns. . For example, a caricature generation system in which the difference between the line drawing pattern and the average face pattern is interpolated by this method and exaggerated is described in A. K. Dutney. Computer portrait school, High-dimensional mysterious journey, Science, Computer recreation, Vol. 12, 160-165, 1
It was introduced in 986. It is a common approach on paper to draw a picture by referring to the plot type pattern of a model such as an illustration book and then exaggerating and slightly modifying it.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、曖昧な
初期イメージから想定パターンを具現化する際、従来の
パターン生成技術とは基本的に鉛筆メタファに基づくた
めに、ある程度具体化したイメージを必要とするととも
に、絵を上手に描くためのスキルがユーザーに要求され
るという欠点があった。However, when embodying an assumed pattern from an ambiguous initial image, since the conventional pattern generation technique is basically based on the pencil metaphor, it requires an embodied image to some extent. At the same time, there is a drawback that the user is required to have a skill for drawing a picture well.
【0007】それゆえに、この発明の主たる目的は、予
め記憶したプロットタイプパターンを基に、それらの変
形のバリエーションを提供することにより、ユーザーに
過度な要求をすることなく想定パターンの概念化をサポ
ートしながらパターンを生成できるようなパターン生成
装置を提供することである。Therefore, a main object of the present invention is to provide a variation of those plot type patterns based on pre-stored plot type patterns, thereby supporting conceptualization of the assumed pattern without undue demand from the user. It is another object of the present invention to provide a pattern generation device capable of generating a pattern.
【0008】[0008]
【課題を解決するための手段】請求項1に係る発明は、
パターンを選択的に生成あるいは編集することにより、
所望のパターンを獲得するパターン生成装置であって、
想定されるパターンを外部から入力するための入力手段
と、入力されたパターンと予め記憶されているプロトタ
イプパターンとに基づいて、記憶されているプロトタイ
プパターン間を補間した周期的あるいはカオス的出力を
生成するパターン生成手段を備えて構成される。The invention according to claim 1 is
By selectively generating or editing patterns,
A pattern generation device for acquiring a desired pattern,
Input means for inputting an assumed pattern from the outside, and based on the input pattern and a prototype pattern stored in advance, generate a periodic or chaotic output by interpolating between the stored prototype patterns. It is configured to include a pattern generation unit for
【0009】請求項2に係る発明では、請求項1のパタ
ーン生成手段は、興奮性−抑制性ペア素子を相互に結合
したニューラルネットワークを用いて、複数のプロトタ
イプパターンを記憶した連想記憶の記憶点を不安定化さ
せて発振を起こす。According to a second aspect of the present invention, the pattern generating means of the first aspect uses a neural network in which excitatory-inhibitory pair elements are mutually coupled to store a plurality of prototype patterns in the associative memory. Destabilize and cause oscillation.
【0010】請求項3にかかる発明では、請求項2のニ
ューラルネットワークは、具現化したい想定パターンの
各要素の値あるいはそれらを規定することができる記号
などの情報パターンが特定できる部分には、各要素の値
を設定し、不特定の部分には曖昧さを表わす中間値を設
定する。According to a third aspect of the invention, in the neural network according to the second aspect, the value of each element of the assumed pattern to be embodied or the information pattern such as a symbol that can define them can be specified in each part. The value of the element is set, and an intermediate value representing ambiguity is set in the unspecified part.
【0011】[0011]
【作用】この発明に係るパターン生成装置は、想定され
るパターンを外部から入力し、入力されたパターンと予
め記憶されているプロトタイプパターンとに基づいて、
プロトタイプパターン間を補間した周期的あるいはカオ
ス的出力を生成してパターンを生成する。The pattern generating apparatus according to the present invention inputs an assumed pattern from the outside, and based on the input pattern and the prototype pattern stored in advance,
A pattern is generated by generating periodic or chaotic output by interpolating between prototype patterns.
【0012】[0012]
【実施例】図1はこの発明の一実施例の概略ブロック図
である。図1において、メモリ1は結合重みなどのパラ
メータを記憶するものであり、このパラメータはパター
ン生成装置2に与えられる。パターン生成装置2は候補
パターン選択装置3から与えられる入力パターンに応じ
て、メモリ1から与えられるパラメータに基づいて出力
を自律的に生成し、アナログ的なパターンあるいは表現
ベクトルに対応する具体的な補間パターンを表示装置4
に与えて表示させる。候補パターン選択装置3は表示装
置4に表示された候補パターンからユーザー6が所望の
パターンを選択する。編集装置5は表示装置4に表示さ
れたパターンを編集するためのものである。1 is a schematic block diagram of an embodiment of the present invention. In FIG. 1, a memory 1 stores a parameter such as a connection weight, and this parameter is given to a pattern generation device 2. The pattern generation device 2 autonomously generates an output based on a parameter given from the memory 1 according to an input pattern given from the candidate pattern selection device 3, and a concrete interpolation corresponding to an analog pattern or expression vector. Display pattern 4
To display it. The candidate pattern selection device 3 allows the user 6 to select a desired pattern from the candidate patterns displayed on the display device 4. The editing device 5 is for editing the pattern displayed on the display device 4.
【0013】図2はこの発明の一実施例の動作を説明す
るためのフロー図である。次に、図1および図2を参照
して、この発明の一実施例の具体的な動作について説明
する。まず、ステップ(図示ではSPと略称する)SP
1において、ユーザー6がメモリ1に結合重みなどのパ
ラメータを初期設定して記憶させる。パラメータとして
は、たとえば記憶パターンの相関行列Wijやパターン生
成装置を構成する各ペア素子の固有振動数を規定するパ
ラメータKIE,KEIなどである。なお、このパラメータ
KIEについては値が大きいほど複雑な発振出力が生成さ
れ、より広い範囲をサーチすることになるので、以下の
パターン生成過程においては、必要に応じて値を大小さ
せ、サーチ範囲を意識的に調整することができる。FIG. 2 is a flow chart for explaining the operation of the embodiment of the present invention. Next, a specific operation of the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. First, step (abbreviated as SP in the figure) SP
1, the user 6 initializes and stores parameters such as the connection weight in the memory 1. The parameters include, for example, the correlation matrix W ij of the memory pattern and the parameters K IE and K EI that define the natural frequency of each pair element that constitutes the pattern generation device. As the parameter K IE has a larger value, a more complicated oscillation output is generated and a wider range is searched. Therefore, in the following pattern generation process, the value is increased or decreased as necessary to search the range. Can be consciously adjusted.
【0014】次に、ステップSP2において、ユーザー
6は編集装置5や候補パターン選択装置3を介して、想
定される入力パターンを初期設定して、パターン生成装
置2に初期データを与える。もし、値が特定できる要素
があればそれらの要素にはその値を設定し、それら以外
の要素については値が不明であることを示す中間値0を
設定する。このとき、描きたいパターンのイメージがま
ったく想定できないときは、すべての要素を0に設定し
た入力パターンが用いられる。特定できそうな要素の値
は、{−1,+1}の間のアナログ値としてのファジイ
的な確信度で与えてもよい。Next, in step SP2, the user 6 initializes an assumed input pattern through the editing device 5 and the candidate pattern selection device 3 and gives initial data to the pattern generation device 2. If there are elements whose values can be specified, those elements are set to the values, and the other elements are set to the intermediate value 0 indicating that the values are unknown. At this time, when the image of the pattern to be drawn cannot be assumed at all, the input pattern in which all the elements are set to 0 is used. The value of an element that can be identified may be given as a fuzzy confidence level as an analog value between {-1, + 1}.
【0015】パターン生成装置2はステップSP3にお
いて、与えられた入力に対して内蔵されている発振ニュ
ーラルネットワークによって出力を自律生成し、ある一
定時間Td の間隔ごとにアナログ的な出力パターン、あ
るいはそれらの表現ベクトルに対応する具体的な補間パ
ターンを表示装置4に複数表示する。ただし、候補が選
択できるのであれば、一定間隔ごとでなく、生成される
パターンを順に連続表示してもよい。In step SP3, the pattern generation device 2 autonomously generates an output by an oscillation neural network built in for a given input, and outputs an analog output pattern at intervals of a certain fixed time T d , or those. A plurality of specific interpolation patterns corresponding to the expression vector of are displayed on the display device 4. However, if the candidates can be selected, the generated patterns may be successively displayed in order, not at regular intervals.
【0016】ユーザー6はステップSP4において、表
示されたパターンの中から候補となり得るものを候補パ
ターン選択装置3を用いて複数選択する。ユーザー6は
ステップSP5において、パターンの選択を中断して編
集をすべきか否かを判別し、編集の必要性がなければ、
ステップSP6において、選択したパターンの中に所望
のパターンがあるか否かを判別する。所望のパターンが
あれば検索処理を終了し、そうでなければステップSP
7において候補パターン選択装置3に新たな入力パター
ンを設定し、パターン生成装置2にそのデータを与えて
上述のステップSP3〜SP7の動作を繰返す。たとえ
ば、新たな入力パターンとしては、選択された複数候補
の平均パターンで設定される。このとき、新たに値を特
定できる要素が見付かれば、それらの値を設定すること
でサーチ範囲をさらに狭めることができる。At step SP4, the user 6 uses the candidate pattern selection device 3 to select a plurality of possible patterns from the displayed patterns. In step SP5, the user 6 interrupts the selection of the pattern and determines whether or not to edit, and if there is no need for editing,
In step SP6, it is determined whether or not there is a desired pattern in the selected patterns. If there is a desired pattern, the search process is terminated, and if not, step SP
In step 7, a new input pattern is set in the candidate pattern selection device 3, the data is given to the pattern generation device 2, and the operations in steps SP3 to SP7 described above are repeated. For example, the new input pattern is set as the average pattern of the selected multiple candidates. At this time, if an element whose value can be newly specified is found, the search range can be further narrowed by setting those values.
【0017】前述のステップSP5において、編集の必
要性があれば、編集装置5によって従来のような線画の
編集をしてもよい。ユーザー6はステップSP8におい
て、線画の編集結果を入力パターンとして用いるか否か
を判別し、編集結果を入力パターンとして用いるときに
は、線画の編集から反復的な選択に戻る。If there is a need for editing in step SP5, the editing device 5 may edit the line drawing as in the conventional case. In step SP8, the user 6 determines whether or not the editing result of the line drawing is used as the input pattern. When the editing result is used as the input pattern, the editing of the line drawing returns to the iterative selection.
【0018】図3は図1に示したパターン生成装置に含
まれる発振ニューラルネットワークを示す図であり、図
4は図3に示したニューラルネットワークの演算処理の
フローチャートである。FIG. 3 is a diagram showing an oscillating neural network included in the pattern generating apparatus shown in FIG. 1, and FIG. 4 is a flowchart of the arithmetic processing of the neural network shown in FIG.
【0019】次に、図3および図4を参照して、発振ニ
ューラルネットワークの動作について説明する。図4の
ステップSP11において、前述の図2で説明した対話
処理において与えられた入力パターンIi が入力され
る。すると、発振ニューラルネットワークは、ステップ
SP12〜SP15において、以下の第(1)式と第
(2)式の演算処理をある一定時間Tf (>Td )だけ
行なって、出力パターンx i (t)を自律生成する。Next, referring to FIG. 3 and FIG.
The operation of the Ural network will be described. Of FIG.
In step SP11, the dialogue explained in FIG.
Input pattern I given in processingiIs entered
It Then the oscillation neural network step
In SP12 to SP15, the following expression (1) and expression
The arithmetic processing of the equation (2) is performed for a certain time Tf(> Td) Only
Output pattern x i(T) is autonomously generated.
【0020】[0020]
【数1】 [Equation 1]
【0021】ここで、・は微分を表わし、xi ,yi は
それぞれ興奮性素子,抑制性素子の活性値を表わす。W
ijは興奮性素子間の結合重み値であり、上述の第(3)
式のようにM個の記憶パターンζb の相関行列で設定さ
れる。(δijはクロネッカーのデルタ)。−KEI,KIE
は興奮性−抑制性素子間の抑制結合と興奮結合(各素子
ごとに異なった値でも可能)であり、Ii は各興奮性素
子への入力パターン(入力バイアスともいう)を表わ
す。G(z)は連続飽和S字型関数であり、たとえば次
の第(4)式で表わされるような非線形関数(aは関数
G(z)の急峻さを決めるパラメータ)である。Here, · represents the differential, and x i and y i represent the active values of the excitatory element and the inhibitory element, respectively. W
ij is the coupling weight value between excitatory elements, and is the above (3)
It is set by the correlation matrix of M storage patterns ζ b as shown in the equation. (Δ ij is Kronecker's delta). -K EI , K IE
Represents an inhibitory coupling and an excitatory coupling between excitatory and inhibitory elements (different values are possible for each element), and I i represents an input pattern (also referred to as an input bias) to each excitatory element. G (z) is a continuous saturated S-shaped function, and is, for example, a non-linear function (a is a parameter that determines the steepness of the function G (z)) as expressed by the following equation (4).
【0022】[0022]
【数2】 [Equation 2]
【0023】図5は図3に示した発振ニューラルネット
ワークの具体的なブロック図である。次に、図5を参照
して、上述の第(1)〜第(4)式で規定される発振ニ
ューラルネットワークの動作について説明する。レジス
タ24には各興奮性素子xiの値が保持されており、レ
ジスタ29には抑制性素子yi の値が保持されている。
レジスタ24に保持されている各興奮性素子xi の値は
乗算器25に与えられて結合重み係数Wijと乗算され、
重み付けられた興奮性素子xi 間の相互作用係数Wijx
j が加算器21に与えられる。一方、レジスタ29に保
持されている抑制性素子yi の値は乗算器30に与えら
れ、抑制結合係数−KEIと乗算される。乗算器25,3
0の出力は加算器21に与えられて入力バイアスIi と
重み付け入力−KEIyi と相互作用係数Wijが加算され
る。そして、加算器21と非線形関数処理器22を介し
て、状態更新量dxi が差分状態更新器23によって、
前述の値(1)式に従って計算され、その更新された値
が再度レジスタ24に保持される。FIG. 5 is a concrete block diagram of the oscillation neural network shown in FIG. Next, with reference to FIG. 5, the operation of the oscillation neural network defined by the above equations (1) to (4) will be described. The register 24 holds the value of each excitatory element x i , and the register 29 holds the value of the inhibitory element y i .
The value of each excitatory element x i held in the register 24 is given to the multiplier 25 and is multiplied by the coupling weight coefficient W ij ,
Interaction coefficient W ij x between the weighted excitable elements x i
j is given to the adder 21. On the other hand, the value of the inhibitory element y i held in the register 29 is given to the multiplier 30 and is multiplied by the inhibitory coupling coefficient −K EI . Multipliers 25 and 3
The output of 0 is given to the adder 21 and the input bias I i , the weighted input −K EI y i and the interaction coefficient W ij are added. Then, via the adder 21 and the nonlinear function processor 22, the state update amount dx i is the difference state updating unit 23,
The updated value is calculated in accordance with the above-mentioned value (1), and the updated value is held in the register 24 again.
【0024】レジスタ24に保持された興奮性素子xi
の値は乗算器26にも与えられ、興奮結合係数KIEと乗
算され、重み付け入力KIExi として非線形関数処理器
27を介して差分状態更新器28に与えられる。差分状
態更新器28は上述の第(2)式に従って状態更新量d
yi を計算し、その更新された値を再度レジスタ29に
保持する。このように結合することによって、入力に依
存した記憶点付近の周期軌道や記憶点間を自律サーチす
るカオス軌道が得られる。Excitatory element x i held in register 24
The value of is also given to the multiplier 26, multiplied by the excitation coupling coefficient K IE, and given to the differential state updater 28 via the non-linear function processor 27 as the weighted input K IE x i . The differential state updater 28 calculates the state update amount d according to the above equation (2).
y i is calculated, and the updated value is held in the register 29 again. By combining in this way, a periodic orbit near the memory point depending on the input and a chaotic orbit that autonomously searches between the memory points can be obtained.
【0025】図6は3組のペア素子における各興奮性素
子値の時間的変化を3次元表現した例を示す図である。
図6において、記憶点に近い2つの入力では、比較的単
純な周期軌道をそれぞれ描いているのに対して、3つの
記憶点から離れた原点付近のある入力では複雑なカオス
的軌道を描いている。FIG. 6 is a diagram showing an example of a three-dimensional representation of the temporal change of each excitatory element value in three pairs of elements.
In FIG. 6, two inputs close to the memory point each draw a relatively simple periodic orbit, whereas some inputs near the origin far from the three memory points draw a complicated chaotic orbit. There is.
【0026】なお、上述の図5に示した発振ニューラル
ネットワークは、専用のアナログ演算回路またはデジタ
ル演算回路で実現できるとともに、連続時間処理を離散
近似することで計算機上のプログラムででも実行するこ
とができる。図5のブロック図において、結合重み値は
図1に示したメモリ1に記憶されている。The oscillation neural network shown in FIG. 5 described above can be realized by a dedicated analog arithmetic circuit or digital arithmetic circuit, and can also be executed by a program on a computer by discrete approximation of continuous time processing. it can. In the block diagram of FIG. 5, the connection weight value is stored in the memory 1 shown in FIG.
【0027】[0027]
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、シス
テム内に記憶したプロットタイプパターン間を様々な経
路で補間したパターンの生成と、生成された候補からの
選択とを対話的に行なうことにより、具体的な初期イメ
ージや描画スキルをユーザーに要求する必要がなく、ユ
ーザーの精神的かつ時間的負担を軽減できる。また、ユ
ーザーの意向や概念レベルに従ったサーチ範囲の拡大や
縮小や移動がユーザーにとって無意識に、また必要であ
れば意識的にも制御できるので、ユーザーの思考過程を
妨げない段階的な概念形成を伴ったパターン生成が可能
となる。As described above, according to the present invention, the generation of a pattern in which the plot type patterns stored in the system are interpolated through various paths and the selection from the generated candidates are interactively performed. As a result, it is not necessary to request a specific initial image or drawing skill from the user, and the mental and time burden on the user can be reduced. In addition, the expansion, reduction, and movement of the search range according to the user's intention or concept level can be controlled unconsciously by the user, and if necessary, consciously, so that step-wise concept formation that does not disturb the user's thinking process It is possible to generate a pattern with.
【図1】この発明の一実施例の概略ブロック図である。FIG. 1 is a schematic block diagram of an embodiment of the present invention.
【図2】この発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ローチャートである。FIG. 2 is a flow chart for explaining the operation of the embodiment of the present invention.
【図3】図1に示したパターン生成装置に含まれる発振
ニューラルネットワークのモデルの一例を示す図であ
る。3 is a diagram showing an example of a model of an oscillating neural network included in the pattern generation device shown in FIG.
【図4】図3に示した発振ニューラルネットワークの演
算処理のフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart of a calculation process of the oscillation neural network shown in FIG.
【図5】図3に示した発振ニューラルネットワークの具
体的なブロック図である。5 is a specific block diagram of the oscillation neural network shown in FIG.
【図6】3つの興奮性素子の出力値の変化を3次元表示
した2つの周期軌道と1つのカオス軌道の例を示す図で
ある。FIG. 6 is a diagram showing an example of two periodic orbits and one chaotic orbit in which changes in output values of three excitatory elements are three-dimensionally displayed.
【図7】従来のパターン生成方式の図形編集ツールの例
を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a graphic editing tool of a conventional pattern generation method.
1 メモリ 2 パターン生成装置 3 候補パターン選択装置 4 表示装置 5 編集装置 21 加算器 22,27 非線形関数処理器 23,28 差分状態更新器 24,29 レジスタ 25,26,30 乗算器 1 Memory 2 Pattern Generation Device 3 Candidate Pattern Selection Device 4 Display Device 5 Editing Device 21 Adder 22, 27 Nonlinear Function Processor 23, 28 Difference State Updater 24, 29 Register 25, 26, 30 Multiplier
Claims (3)
ることにより、所望のパターンを獲得するパターン生成
装置であって、 想定されるパターンを外部から入力するための入力手
段、および前記入力手段によって入力されたパターン
と、予め記憶されているプロトタイプパターンとに基づ
いて、前記記憶されているプロトタイプパターン間を補
間した周期的あるいはカオス的出力を生成するパターン
生成手段を備えた、パターン生成装置。1. A pattern generation device for acquiring a desired pattern by selectively generating or editing a pattern, the input means for inputting an expected pattern from the outside, and the input means. A pattern generation device comprising pattern generation means for generating a periodic or chaotic output by interpolating between the stored prototype patterns based on the stored patterns and the prototype patterns stored in advance.
性ペア素子を相互に結合したニューラルネットワークを
用いて、前記複数のプロトタイプパターンを記憶した連
想記憶の記憶点を不安定化させて発振を起こすことを特
徴とする、請求項1のパターン生成装置。2. The pattern generating means uses a neural network in which excitatory-inhibitory pair elements are mutually coupled to destabilize the memory point of the associative memory storing the plurality of prototype patterns to cause oscillation. The pattern generation device according to claim 1, which is caused.
したい想定パターンの各要素の値あるいはそれらを規定
することができる記号などの情報パターンが特定できる
部分には、前記各要素の値を設定し、不特定の部分には
曖昧さを表わす中間値を設定することを特徴とする、請
求項2のパターン生成装置。3. The neural network sets a value of each element in a portion where an information pattern such as a value of each element of an assumed pattern to be embodied or a symbol that can define them can be specified. The pattern generation device according to claim 2, wherein an intermediate value indicating ambiguity is set in a specific portion.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5046925A JP2509860B2 (en) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | Pattern generator |
DE4323021A DE4323021C2 (en) | 1993-03-08 | 1993-07-09 | Pattern generating device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5046925A JP2509860B2 (en) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | Pattern generator |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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