ネタがないので、卒研の話でも。

大学4年の卒業研究ではニューラルネットワークを研究しました。

とはいってもかなり研究がし尽くされている分野なので、ニューラルネットワークの応用についてです。

僕がやったのは「ニューラルネットワークを用いた音源定位システム」についての研究です。

簡単に説明すると、マイクを中央において、マイクの前、右前、右……左、左前の8方向の音を録音し、

その録音データ(wav)をニューラルネットにぶっこんで学習させます。

この学習は自己組織化マップ(SOM)と呼ばれるアルゴリズムを使っています。

そうして学習させたニューラルネットに対して、今度は学習で使った音以外の音種をつかって方向を識別させてみる…といったことをやっていました。

よく人間みたいな考え方をする機械(完璧なAIとでもいうのでしょうか)ができるのかどうか、とか聞かれたりしましたけど…よくわからないです。

ニューロン一つをクラス化して…とかやったりしたら…多分無理なんでしょう。

脳ってすごいですね。

カテゴリー: ニュース

3件のコメント

とおりすがり · 2007-07-23 17:53

テクノラティでニューラルネットワークで検索したらひっかかりました。ニューラルネットに与える入力変数がめちゃくちゃ多い場合、絞りこむ方法簡単な方法ってありますか?相関係数とかよくわからないんですよね。。

suzuki · 2007-07-24 00:10

要はニューラルネットワークに適切な学習をさせることができればよいので、学習に効果的なサンプルだけを取り出せばいいと思います…てかその方法をご質問されて…るんですよね。
具体的な状況がわからないのですが、境界値付近を多めに学習させればいいような気もしますけど…。
あとは、もし入力サンプルにノイズが多いために、サンプル数が多くなっている場合は適切なフィルター開発も
効果的だと思います。

…1年しかニューロは勉強してないのでそこまで詳しくないです!すいません!

hayashi · 2007-07-24 14:10

ニューラルネットワークについてたった今授業で勉強中です。
>ニューラルネットに与える入力変数がめちゃくちゃ多い場合、絞りこむ方法簡単な方法
効果的なサンプルがよくわからなければ、主成分分析をするのはどうでしょうか?
多くの変数を少ない変数で表現させることができると思います。

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