Pulse Coupled Neural Networkを用いた画像認識のための結合荷重行列の最適化

摘要

Pulse Coupled Neural Network （PCNN）は視覚野の神経細胞の同期発火を再現できるモデルである．PCNNを構成するニューロンは外部入力や近傍のニューロンからの入力によって，様々なパターンのパルス列を生じる．PCNNは画像処理への応用が提案されており，そのひとつに発火したニューロンの個数の時系列であるPCNN-Iconを用いた画像認識がある．PCNN-Iconを用いて画像認識を行うためには，適切なPCNNのパラメータを設定する必要がある．これまでの研究で，遺伝的アルゴリズム（GA）によるパラメータの最適化が有効であることを示してきた．しかしながら，PCNNを構成するニューロンの相互作用に関わる結合加重行列については最適化が行われていなかった．本研究ではGAによるPCNNの結合加重行列の最適化について検討し，これが有効であることをシミュレーションにより示す．