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2012.06.15

ニューラルネットワークについての考察

ニューラルネットワークは生物の脳の仕組みを元に考えられた学習プログラムである。

ニューラルネットワークの種類は階層型を初めとして、全結合型や自己組織化型など様々である。
基本的にこれらニューラルネットワークは時間的に離散であることが多い。
すなわち何らかの入力を与え出力が提示されるまでの間に、新たな入力が行われることは少ない。

しかしこれでは脳を模倣したとは言えないのではないだろうか。


なぜか。
ニューロンは「時間的なパターン」を必要とするからだ。


ニューロンはまず2つの状態、すなわち「発火している」状態と、「発火していない」状態を持つ。
これら1回の発火によって発生する情報量は、発火の強さに影響されず常に同じであるといわれる。
では情報の量は何で決まるのか―――。

「発火の回数」である。

発火の時間的なパターンによって脳が処理する情報が決まる。
ということは、ニューラルネットワークにも時間のパターンの概念が必要ではないか。

おそらく同じように考えた結果、現在のようなニューラルネットワークがあるのだろう。
故にこの考え方は決して常識から外れた考え方ではないと思われる。
ただ実際に時間的なパターンを情報として扱う例は、少なくとも私は見たことがない。



とはいえ、これは非常に難しい。
そもそもそれが出来たとして本当に進化があるのかすらわからない。

正直この辺の分野についてはほぼ無知に近いので、
もう少し論文を読み漁ってみてから考えてみたいところだ。

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