ファジー推論による空間的に一様でないセルラニューラルネットワークの設計法

摘要

本研究では，ファジー推論を用いた空間的に一様でないセルラニューラルネットワーク（CNN）の設計法を提案する．CNNはテンプレートの分布から，“空間的に一様なCNN”と“空間的に一様でないCNN，，の2種類に分類できる．“空間的に一様でないCNN”は特定の処理に特化しており，現在その設計方法について盛んに研究されている．これまでの設計方法はテンプレートの轍密な設計や，テンプレートの更新などで成されていた．我々は“空間的に一様でないCNN”の新たな設計方法の指針として，既存のテンプレートを他のシステムを用いて配置する手法を提案する．またこのCNNを用いて画像処理に関するシミュレーションを行い，その効果を確認する．%Cellular Neural Networks (CNN) is classified into two types of CNN like space-invariant CNN and space-varying CNN. Space-varying CNN are specialized system about only a processing. These CNNs are applied a template which is set up with complicated numbers. We propose the space-varying CNN designed by other system and existing templates as new direction. In this study, we propose space-varying CNN designed by Fuzzy inference. We show some simulation results and compare the proposed CNN to the conventional CNN.