大脳皮質と deep learning の類似点と相違点
脳とdeep learning のアーキテクチャには共通の特徴が多くありますが、 脳にはあるのに現在(2012年時点)の deep learning にはない重要な特徴もあります。 その中には deep learning の性能をさらに向上させる 有望なヒントが含まれているのではないかと思います。 そこで、大脳皮質と deep learning の類似点と相違点を簡単にまとめてみました。 特に「脳は上の層ほど発火がスパース」「脳はあまり深くなくむしろ横に広い」 「脳では領野ごとに強い個性がある」といった特徴は、 重要なのではないかと思います。 ◆ 大脳皮質に見られる「深いネットワーク」 大脳皮質の視覚野（腹側経路と背側経路）、聴覚野、体性感覚野、運動野には 「深いネットワーク」の構造が見られる。 これらの領域における主な領野の階層構造を [Felleman and Essen 1991]
確率伝播アルゴリズムとは
確率伝播アルゴリズムとは ー 脳の認識機構と関係が深い「確率伝播アルゴリズム」に ついて、極力分かりやすく解説する ー 2010-02-26 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 一杉 裕志 内容 • 確率論の基礎知識の復習 • ベイジアンネットとは • 確率伝播アルゴリズム 背景 • ベイジアンネットを用いて大脳皮質の機能を 実現する研究が大きく進展しつつある。しかし 関連論文はベイジアンネットの基礎知識がな いと重要性を理解しずらい。 • ベイジアンネットの基本事項は数学的には実 は難しくない。四則演算しか使わない。 • しかし確率論の独特の記法のため独学には 敷居が高い。本資料ではできるかぎり親切に 説明することを試みる。 確率論の基礎知識の復習 確率論の基礎知識の復習 • 確率変数 X が x という値を取る確率： – 省略した記法： • 確率変数 X の確率分布： • 同時確率
VocaListener (ぼかりす) [in Japanese]
[ English | Japanese ] VocaListener（ぼかりす）: ユーザ歌唱の歌い方を真似る歌声合成パラメータを自動推定するシステム This project is proposed and researched by Tomoyasu Nakano and Masataka Goto. Abstract: 本研究では、歌声合成を使用した音楽制作を支援するために、ユーザの歌唱音声から歌声合成パラメータを自動 推定するシステム VocaListener を提案する。従来、ユーザの歌唱音声から、音高や音量等を推定して歌声合成パラメータと する研究はあったが、歌声合成の条件(歌声合成システムやその音源データ) の違いに対してロバストでなく、入力歌唱を真似 るだけでは、ユーザの歌唱力を超えることが出来ないという問題もあった。そこで VocaListener では、合成された歌唱
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