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神経回路のモデル「ネオコグニトロン」

ネオコグニトロンの回路構造

図1 ネオコグニトロンの回路構造

ネオコグニトロンでの階層的な情報処理の原理

図2 ネオコグニトロンでの階層的な情報処理の原理

変形に強いパターン認識の原理

図3 変形に強いパターン認識の原理

回路内の細胞の反応例

図4 回路内の細胞の反応例

 目で見た形、つまり網膜に映った像が、脳の中でどのように処理されて形として受け止められる(認識される)のでしょうか。そういった脳内の情報処理のしくみを解明するとき、神経回路のモデルが役立ちます。

 ある物体に視覚的に注意を向け、周囲の物体から切り出してくる神経回路のモデルが1979年、電子通信学会の論文誌に発表されました。そのモデルの名前を「ネオコグニトロン」といいます。まるで生まれたばかりの赤ちゃんが、あたりをキョロキョロ見回しているうちに物の形を覚えていくように、学習(経験の繰り返し)によってパターン(形)を認識する能力が備わってくるのです。あらかじめ学習させておけば、文字や幾何学的な図形なども認識できるようになります。すでに実用的なパターン認識システムとしても、高い能力のあることが証明されています。

 ネオコグニトロンの回路構造は、生理学の実験に基づく仮説をヒントにして考案されました。まだ学習していないパターンでも、過去に学習したパターンと似ていれば正しく認識するので、形がさまざまな手書き文字でも認識できるのです。

 図1のように、ネオコグニトロンは細胞の層を上下に何段も積み上げて組み立てられています(多段回路)。この回路の中には、図形の特徴を引き出すS細胞の層と、その位置のずれを飲みこんでしまうC細胞の層とが交互に並んでいます。そして回路の最下段の細胞層は、視細胞(光を受ける素子)が並んだ入力層になっているのです。ここに入力された視覚パターンの情報は、回路の中で処理されながら上段の層に伝えられ、最上段の層のC細胞が最終的な判定(認識結果)を出します。

 多段回路の中で、下側の層のS細胞は入力パターンの部分的な特徴を引き出します。例えば、アルファベットの「A」を学習した下段の層には、図2に示すように、Aという文字の部分パターンに反応するS細胞が形成されるのです。

 このような部分的特徴を引き出すS細胞たちがどんな組み合わせで反応しているかを見ているのがその上の段のS細胞で、もっと大まかな特徴を引き出します。さらに一段上には、大まかに見た特徴を引き出す細胞の出力をたくさん集めて、もっと大まかな特徴を見ている細胞があるのです。つまり、大まかな特徴を見る前段の細胞の反応をよりどころにして、入力層全体の情報を捕らえるのです。そして最後に最上段のC細胞が認識細胞として働きます。

 多段回路の中には、S細胞の層とC細胞の層とが交互に繰り返して階層的に結合されているので、入力パターンの情報は、回路内の各段でS細胞による特徴の引き出しと、C細胞による位置ずれの修正を繰り返しながら上段に送られていくのです。このとき下段で引き出された部分的な特徴は、どんどん大まかな特徴に組み上げられていきます。このとき最初の入力パターンからいくらか変形されても、位置のずれはC細胞の働きで飲みこまれて消されてしまうので、変形に影響されない認識結果を得ることができるのです。

 ネオコグニトロンのパターン認識能力は実験によって確かめられています。例えば、3000個の手書き数字を学習したネオコグニトロンは、学習に用いなかった3000個のテストパターンに対して98.6%の正解率を示しました。図4は、手書き数字に対する回路内の細胞の反応を示しています。

 この新しいパターン認識方式「ネオコグニトロン」を提唱した福島邦彦さん (NHK放送科学基礎研究所)には1982年、電子通信学会から業績賞が贈られました。

             =電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究専門委員会編集=



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視覚、神経回路、パターン認識、ネオコグニトロン、自己組織化
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