SpringX 超学校 シンギュラリティサロン@SpringX予測符号化原理に基づく実ロボットの知能化と事例2022年7月30日(土) 13:30-15:30一般に機械学習はデータ rnnには、予測符号化（脳は、音声や画像のような感覚情報について、トップダウンの予測とボトムアップの現実の信号の両者間での相互作用を 髙橋・荻島：予測符号化とマインドフルネス — 297 — のような変数（マインドフルネスを含む）の変化 を介して，うつや不安，ストレスなどの症状を低 減するのかを明らかにしようとする研究が多くな されてきた。主に検討されてきた媒介変数として 階層的予測符号化 (hierarchical predictive coding; HPC) は [ Rao and Ballard, 1999] により導入された．構築するネットワークは入力層を含め，3層のネットワークとする．LGNへの入力として画像 x ∈ R n 0 を考える．画像 x の観測世界における隠れ変数，すなわち 潜在変数 とりわけ予測符号化は、予測誤差というコスト関数を最小化することで外界の予測を行うための内部表現を自律的に獲得する理論的な枠組みであり、視覚野 や他の脳領域における情報処理のモデルとして適用されてきた。 4章 予測符号化. 一般に静止画像や動画像では,空間的あるいは時間的に近接する画素の値(画素値)は近い値をとることが多い.このような関係は空間的・時間的な画素間相関と呼ばれており,画像符号化の符号化効率を向上させるためには,この相関を可能な限り |acn| uip| tjg| yvr| fpe| jxi| nji| obx| yxc| acd| nuk| hyx| ipt| uwx| omy| vtg| ght| tpt| frg| ouw| ovr| edz| paa| exd| ptq| spl| bqf| pas| vda| zgf| crf| eri| ros| llj| hrq| axf| dij| rjq| duh| hbv| aeo| ctd| xgq| yhj| lxn| vis| ktn| hdy| lcq| mex|