A Model for Self-Organization of Feature Columns using Modular Structure
We propose a computational model for the self-organization of feature columns based on a modular framework. The proposed model consists of two-stage networks; each network is composed of several modules each of which consists of a collection of Gaussian units. Computer simulation shows that the ability of each network to find out continuity among input patterns forces feature columns to self-organize into modules and classifies objects by combining the created feature columns. 1 はじめに 近年、物体認識に深く関係すると考えられている大脳 皮質下側頭部が特定の複雑なパターンに反応するコラム 構造を持つことが生理実験により明らかにされた [1]。 この結果は脳が複雑な特徴を抽出し、それらを組み合 わせることで物体の認識を行っている可能性を示してい る。計算論的アプローチではKohonen [3]、田中 [6]等 が初期視覚における自己組織化モデルを提案している。 しかしながら、認識などに直接関わる高次視覚機能に おける自己組織化モデルはまだほとんど検討されてい ない。本稿ではKohonen [3]の自己組織化モデルをモ ジュール化および階層化することにより部分画像からの 特徴のコラム化とそれらのコラムを利用して物体の類別 を行うモデルを提案する。計算機実験では初期視覚野か らの入力を想定し、画像に方向成分のフィルタをかけた ものを用いてモデルの有効性を示した。 2 モデル 提案するモデルは図1に示す様に、上位の1つのネッ トワーク(NW)と下位の4つのNWから成る。各NW は同一の構造であり、モジュール構造を持っている。こ こで、各モジュールはKohonen [3]の自己組織化モデル に等しい。図1に示した例ではNWは2つのモジュール から成り、各モジュールはリング状に並んだ10個のガ ウシアン・ユニットから成る。 2.1 各ネットワークの構成と学習 NWに入力 xが与えられるとNW内のすべてのユニッ ト(U 個)が同じ入力を受取り、第 iモジュールの第 j ユニットは yj|i = cj|i hj|i , (1) を出力する。ここで、 cj|i は第 iモジュール第 jユニッ トのガウシアンの平均ベクトルである。 hj|i は同ユニッ トの2乗誤差 ∥∥x− cj|i ∥∥2 のソフトマックス関数であ り、 hj|i = exp [ −‖x−cj|i‖2/2σ2] U ∑ j=1 exp [ −‖x−cj|i‖2/2σ2] , (2) 1キーワード:特徴コラム,自己組織化,物体認識,モジュール構造 The lower networks The higher network