ネオコグニトロン

ネオコグニトロンについて

ネオコグニトロン（英: Neocognitron）は、1979年に福島邦彦によって初めて提唱された畳み込みニューラルネットワークです。このモデルは、パターン認識において非常に重要な役割を果たしています。特に、従来のコグニトロンが様々な位置ずれや変形の影響を受けやすかったのに対して、ネオコグニトロンはその恒常性を保ちながら形の類似性に基づいてパターンを認識することを目的としています。

基本構造

ネオコグニトロンは、異なる種類の細胞で構成されており、特に重要なのは「S細胞」と「C細胞」です。S細胞は、入力データから局所的な特徴量を抽出する役割を担っています。一方、C細胞はこれら局所特徴量の微小な変位に対応する役割を果たします。このように、局所的な特徴はS細胞によって捉えられ、その後C細胞によって特徴の変動が処理されます。

入力されるデータの局所的な特徴はネットワークの隠れ層を経由して徐々に統合され、最終的に分類が行われます。このプロセスについては、1959年にデイヴィッド・ヒューベルとトルステン・ウィーセルが提唱した視覚野モデルが影響を与えています。彼らは「単純細胞」と「複雑細胞」という二種類の細胞を発見し、それに基づいてパターン認識のカスケードモデルを示しました。

教師あり学習への適用

1998年には、ヤン・ルカンたちがネオコグニトロンに対してバックプロパゲーション手法を用いた教師あり学習を適用し、これをLeNetとして発表しました。LeNetは手書きの文字認識やその他のパターン認識タスクに利用されています。

様々なバリエーション

ネオコグニトロンにはさまざまなバリエーションが存在し、特定のバージョンでは逆伝搬シグナルを用いて同一入力内の複数のパターンを検出できるものもあります。この技術により選択的注意（selective attention）が実現され、より複雑な認識タスクをこなす能力が向上しました。

参考文献

ネオコグニトロンの研究は、幅広い文献によって支えられています。たとえば、福島による論文やヒューベルとウィーセルの研究がその基盤を成しています。また、関連項目としてニューラルネットワークやディープラーニング、パターン認識、受容野、自己組織化写像、教師なし学習等が挙げられます。

おわりに

このようにネオコグニトロンは、理論的背景だけでなく実践的な応用も豊富で、現代の人工知能や機械学習の発展に多大な影響を与えています。今後もその進化が期待されます。

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