ヒト脳内での予測を対象とする深層生成学習モデル構築への取り組み

概要

近年、機械学習や深層学習の研究が盛んであり、その中でも、将来を予測する深層学習モデルの開発が注目されている。先行研究としてTD-VAE[Gregor+,18]などが挙げられ、可能世界予測を実現している。一方でヒトの大脳皮質で行われていると言われている予測符号化を模したPredNet[Lotter+,16]も開発されている。本研究では、ヒト脳内で行われている予測のモデルを双方のモデルを融合することにより、TD-VAEにおける信念が観測する系の状態の誤差をPredNetで使用する予測の差分とみなし、新しいモデルを構築し提案した。また、そのモデルを用いて画像に対する予測を行い、提案モデルの有効性を検証した。

日付
2020-06-09 — 2020-06-12
場所
オンライン

関連項目