ホメオスタシスに基づく情報量最大化学習

姉川 正紀
志久 修
中村 彰

平成4年度 電気関連学会九州支部連合大会 論文集，p.804

長崎大学 工学部

本論文では，個々のニューロンにホメオスタシスが存在するものと仮定した，新たな情報量最大化学習を提案する．そして，その学習能力を実験により検証する．学習は情報量を基におこなわれる為，入力された情報に応じて，競合学習がおこなわれる事が分かった．また，ニューロンが最も効率よく働くというホメオスタシスの原理に基づき，教師無し学習を可能にした．