安井 湘三 YASUI Shozo

ID:1000050132741

九州工業大学 (2009年 CiNii収録論文より)

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Articles:  1-20 of 37

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  • 数理脳科学研究者の職業病?  [in Japanese]

    安井 湘三

    The Brain & Neural Networks 16(2), 77, 2009-06-05

    J-STAGE 

  • Self-Organizing Map of 3D Objects by the Modular Network SOM (mnSOM)  [in Japanese]

    MORISHITA Kenji , TOKUNAGA Kazuhiro , YASUI Syozo , FURUKAWA Tetsuo

    本報告では3次元物体の自己組織化マップを2次元射影像の集合から生成し, 形状に応じた分類を行なうことを目的とする.マップの生成にはKohonenのself-organizing map (SOM)を一般化したモジュラーネットワーク型SOM(modular network SOM : mnSOM)を用いた.mnSOMはSOMにおけるベクトルユニットをニューラルネットワークのモジュールに置き換えたもの …

    IEICE technical report. Neurocomputing 104(760), 99-104, 2005-03-23

    References (9)

  • Blind Source Deconvolution by Auto-Encoder  [in Japanese]

    NAKABE Takashi , YASUI Syozo

    本稿は恒等写像ニューラルネットワークを用い, 複数の信号源が畳み込まれて観測された信号から元の信号源を復元するBlind Source Deconvolution(BSD)が可能であることを示す.本手法は前処理やBSDを意識した恣意的な計算は行わず, 恒等写像を行うオートエンコーダが持つ性質のみを利用し, 自動的なフィルタ構築により復元信号を得る.またオートエンコーダに対し構造刈り込みアルゴリズム …

    IEICE technical report. Neurocomputing 104(760), 93-98, 2005-03-23

    References (9)

  • SOM in Function Space  [in Japanese]

    TOKUNAGA Kazuhiro , KIMOTSUKI Kenji , YASUI Syozo , FURUKAWA Tetsuo

    The modular network SOM (mnSOM) proposed in this paper is a Self-Organizing Map (SOM) in function space, as opposed to the conventional SOM in vector space. Whereas each node of the conventional SOM r …

    The Brain & Neural Networks 12(1), 39-51, 2005-03-05

    J-STAGE  References (13) Cited by (8)

  • Mapping of periodical waveforms by modular network SOM (mnSOM)  [in Japanese]

    MORIYAMA Kenichirou , TOKUNAGA Kazuhiro , YASUI Shouzou , FURUKAWA Tetsuo

    モジュラーネットワークSOM (mnSOM)はSOMの基本ユニットを階層型パーセプトロン(MLP)のモジュールに置き換えたものであり, ベクトル空間ではなく関数空間におけるマップを生成する.本研究では5層恒等写像MLPを基本モジュールとするmnSOMを用いて周期振動波形の集合をマッピングした.その結果, 波形と周波数に応じたマップが生成された.この恒等写像MLP型mnSOMは非線形適応部分空間SO …

    IEICE technical report. ME and bio cybernetics 104(644), 33-36, 2005-01-22

    References (7) Cited by (1)

  • Representing the bifurcation structure of BVP neuron model onto a self-organising map by using modular network SOM (mnSOM)  [in Japanese]

    KANEKO Syuji , YASUI Syozo , FURUKAWA Tetsuo

    モジュラー型自己組織化マップ(modular network SOM: mnSOM)はKohorienの自己組織化マップ(SOM)を一般化したものであり,SOMのベクトルをニューラルネットのモジュールに置き換えたものである.モジュールとしてリカレントニューラルネットを使うことでmnSOMは時系列データを扱うことが可能になる.すなわちmnSOMは時系列データからダイナミクスを学習し,さらにダイナミク …

    IEICE technical report. Nonlinear problems 104(471), 29-34, 2004-11-26

    References (8)

  • Representing the bifurcation structure of BVP neuron model onto a self-organising map by using modular network SOM (mnSOM)  [in Japanese]

    KANEKO Syuji , YASUI Syozo , FURUKAWA Tetsuo

    モジュラー型自己組織化マップ(modular network SOM: mnSOM)はKohorienの自己組織化マップ(SOM)を一般化したものであり,SOMのベクトルをニューラルネットのモジュールに置き換えたものである.モジュールとしてリカレントニューラルネットを使うことでmnSOMは時系列データを扱うことが可能になる.すなわちmnSOMは時系列データからダイナミクスを学習し,さらにダイナミク …

    IEICE technical report. Neurocomputing 104(473), 29-34, 2004-11-19

    References (8) Cited by (1)

  • Modular Network SOM : Self-organizing maps dealing with dynamic systems  [in Japanese]

    KIMOTSUKI Kenji , TOKUNAGA Kazuhiro , YASUI Syozo , FURUKAWA Tetsuo

    モジュラーネットワーク型SOM (MNSOM)とは, KohonenのSelf-Organizing Map (SOM)の各ユニットを多層パーセプトロン(MLP)に置き換えたものである. MNSOMは複数のシステムの入出力関係を学習するとともに,それらシステム間の関係を関数空間における自己組織化マップとして表現する.本研究ではMNSOMを用いて動的システム群の自己組織化マップを生成することを目的と …

    IEICE technical report. Neurocomputing 103(732), 35-40, 2004-03-10

    References (8) Cited by (1)

  • Blind Source Separation by Minimum Nonlinear Distortion  [in Japanese]

    MINATOHARA Tetsuya , FURUKAWA Tetsuo , YASUI Shozo

    BSSのための新しいアプローチとして非線形歪み誤差の最小化による方法を考察した.ネットワークは入力層,出力層の2層で構成されており,入力ベクトルと重みベクトルとの内積により求められる出力層の内部入力が非線形関数を経てネットワーク出力となる.教師信号を必要としないこのネットワークは,出力層への内部入力とネットワーク出力間で生ずる非線形変換の歪み誤差を評価関数とする.勾配法による訓練によって歪み誤差が …

    IEICE technical report. Nonlinear problems 103(464), 63-68, 2003-11-15

    References (6)

  • 会長挨拶 : 第2次IT革命に向けて  [in Japanese]

    安井 湘三

    日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks 10(3), 178-179, 2003-09-05

  • Modular Network SOM Self-Organizing Map of a Systems Group in Function Space  [in Japanese]

    TOKUNAGA Kazuhiro , FURUKAWA Tetsuo , YASUI Syozo

    KohonenのSelf-Organizing Map (SOM)の各ユニットを多層パーセプトロン(MLP)に置き換えたモジュラーネット型SOM(以下MNSOM)を提案する.MNSOMは複数のシステムの入出力関係を学習するとともにそれらシステム間の関係を関数空間における自己組織化マップとして表現することを目的とする.もしシステム群の相互関係を自己組織化マップで表現できるならシステム間の補完,システ …

    IEICE technical report. Neurocomputing 103(153), 31-36, 2003-06-27

    References (6) Cited by (2)

  • Meteorological data classification and submodels estimation by competitive modular networks  [in Japanese]

    SAITO Mitsutoshi , FURUKAWA Tetsuo , YASUI Syozo

    複数の異なるモデルで記述されるべきデータが混在し,かつデータのクラス分類も各クラスのモデルも未知という状況を考える.このときクラス分類と各クラスのモデルを同時に推定するために,モジュラーネットを用いて,各モジュールを競合的に学習させる方法が提案されている.本研究では,モジュラーネットを用いたクラス分類とモデルの同時推定法がより実際的な問題へも応用できるかどうかを確かめるため,気象データによる分類課 …

    IEICE technical report. Neurocomputing 102(628), 85-89, 2003-01-28

    References (2)

  • Modular Network SOM : Self organization of a group of function models  [in Japanese]

    TOKUNAGA Kazuhiro , FURUKAWA Tetsuo , YASUI Syozo

    本研究は自己組織化マップ(SOM)の各ユニットを多層パーセプトロンのモジュールに置き換えた.Modular Network SOM (MNSOM)を提案する.SOMがデータベクトル群をマッピングするのに対し,MNSOMは関数(モデル)群をマッピングする.MNSOMの有効性を確かめるため,3次関数群および視覚野単純細胞型の関数群のマッピングを試みた.その結果互いに類似する関数が近くに,また反対の性質 …

    IEICE technical report. Neurocomputing 102(628), 79-83, 2003-01-28

    References (4) Cited by (3)

  • 生き様だけは, もしかして参考になるかも  [in Japanese]

    安井 湘三

    The Brain & Neural Networks 9(3), 171-173, 2002-09-05

    J-STAGE 

  • NNSPワークショップ参加と同時多発テロの米国からの帰国  [in Japanese]

    井上 純一 , 甘利 俊一 , 安井 湘三

    The Brain & Neural Networks 8(4), 174-178, 2001-12-05

    J-STAGE 

  • Spatio-Temporal Response Properties of Retinal Amacrine Cells  [in Japanese]

    TOMITA Kei , YAMADA Masahiro , FURUKAWA Tetsuo , YASUI Syozo

    transient型アマクリン細胞(TAC)は, フラッシュ状の光刺激に対して微分的な一過性の応答を示す. また, 同種の細胞とのギャップ結合により, 広範囲の受容野を形成している. このため, TACは光刺激の変化に対して処理を行っていると考えられる. 本研究では, TACの時空間的な特性を調べることを目的として, 生理実験を行った. スリット状の光刺激の位置と角度を変えて網膜に提示し, TAC …

    IEICE technical report. ME and bio cybernetics 100(684), 15-22, 2001-03-14

    References (5)

  • 北九州にできる学術研究都市と生命体工学研究科  [in Japanese]

    YASUI S.

    BME : bio medical engineering 15(1), 31-34, 2001-01-10

    Ichushi Web 

  • The Light Response Properties of the Transient-Type Amacrine Cells in the Carp Retina  [in Japanese]

    FURUKAWA Tetsuo , YASUI Syozo

    網膜のtransient型アマクリン細胞はフラッシュ光に対して刺激のON時とOFF時に一過性の応答を示す.網膜神経系においてこのような非線形応答はアマクリン細胞で初めて見られるものである.本研究では時間的に連続変化する光刺激に対するアマクリン細胞の応答を調べることで, 非線形応答のメカニズム解明を試みた.実験の結果, アマクリン細胞の光応答は2つの異なる成分, 一過性のスパイク状成分と緩徐成分から …

    IEICE technical report. ME and bio cybernetics 99(600), 23-30, 2000-01-28

    Ichushi Web  References (5)

  • On Pruning Multi-Output Neural Networks  [in Japanese]

    YASUI Syozo

    インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集 = FAN Symposium : fuzzy, artificial intelligence, neural networks and computational intelligence 9, 520-523, 1999-10

    References (6)

  • A Semantic Neural Network for Leaning by Analogy : Application to Incremental Learning  [in Japanese]

    FUJIMURA Hideaki , YASUI Syozo

    本稿は信学技報本号に掲載されている論文[1]の続編で、そこで発表したアナロジー類推学習ニューラルネットワークを追加学習という観点から検証することを主目的とする。すなわち、関係同型の複数事例のアナロジーを習得し、抽象化内部モデルの自律生成が完了した時点で、別の新しい関係同型事例のデータを追加呈示した。既成モデルを利用することにより追加学習は速やかに正しく行われることを、東西南北の位置関係が同型の4組 …

    IEICE technical report. Neurocomputing 98(77), 63-70, 1998-05-25

    References (8) Cited by (3)

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