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ネオコグニトロン型動画像識別モデルのパラメータの設定に対する一検討
◎大澤雅人・小松﨑 諒・高橋 聖・中村英夫(日本大学)
脳から直接情報を取得し考えるだけで機器を制御するBrain-Computer Interface(BCI)と呼ばれる技術が注目を集めており、脳機能計測装置であるfNIRS (functional Near-Infrared Spectroscopy)で得られた脳活動をニューラルネットワークのNeo-ISRM(Neocognitron-type Image Sequence Recognition Model)を用いてBCIシステムの構築を目指している。
先行研究ではモデルのパラメータの一つである抑制定数を設定する際に、手動でその値を何度か変化させて最良の結果識別結果を求めていた。
そこで本研究では抑制定数を決定する評価方法を考案することで一度の識別で最良の結果を得られるようにする。