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教師データなしで声を聞き分ける脳型学習アルゴリズム
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教師データなしで声を聞き分ける脳型学習アルゴリズム
理化学研究所(理研)は、教師データがなくても、ノイズが混じった信号源から特定の人の声を聞き分ける... 理化学研究所(理研)は、教師データがなくても、ノイズが混じった信号源から特定の人の声を聞き分けることができる「脳型学習アルゴリズム」を開発した。 脳型計算チップに実装、高速・低消費電力処理が可能に 理化学研究所(理研)脳科学総合研究センター神経適応理論研究チームの磯村拓哉基礎科学特別研究員と豊泉太郎チームリーダーは2018年2月、教師データがなくても、ノイズなどが混じった信号源から特定の人の声を聞き分けることができる「脳型学習アルゴリズム」を開発したと発表した。 開発した脳型学習アルゴリズム「EGHR-β(Error-Gated Hebbian Rule β)」は、並列計算でノイズ除去と信号分離を同時に実行することができる。これによって、出力の模範となるべき教師データがなくても、必要な信号を抽出(出力)することができるという。