最上先生の日記より。
via http://homepage3.nifty.com/mogami/diary/d0609.html#25t3
人工ニューラルネットワークは現実のニューロンやシナプスの性質から発想しているものの、学習アルゴリズムとして広く用いられている誤差逆伝搬法(Backpropagation)は純粋に数学的な最適化手法として構築されていて(勾配法)、現実のニューロンではシナプスが逆向きの情報伝達をしないことから、結線の調節には別のしくみがはたらいている(Hebb則とか)、というのが定説(少なくともわたしが5、6年前に勉強した時に読んだ限りでは)でした。この文章では学習用の逆向きのネットワークを追加して、逆向きの伝達ができない結線で誤差逆伝搬法を行なえる構造を提示したうえで、それが現実の大脳新皮質の層構造に対応しているという仮説が展開されています。
大脳新皮質の6層構造の層間の構造については、「考える脳 考えるコンピュータ」とか「アンドロイドの脳」を読んだ時に少し調べたくらいでほとんど知りませんので、どれくらい本気の話なのか判断がつきませんけど、実は人間の脳も誤差逆伝搬法で学習しているかもしれない、とはちょっと面白い話です。
睡眠時と覚醒時の動作の違いや、さらに睡眠時の2つのモードの切り替え(しかも全体で同期が必要らしい)などはどのように起きるのかが疑問です。いやまあ、それ以前に脳のことを知らないので正しい疑問を持てる前提を満たしてないと思いますけど。
軽い気持で読み始めたら意外と深くて図表も豊富で大変ためになりそうなのでとりあえずメモ。
http://journal.mycom.co.jp/articles/2006/09/23/cedec4/
わたしは基本的にはオフラインレンダリングというか静物のほうが興味あるので Precomputed ほにゃららみたいなのにはあんまり食指が動かないのですが(というかそこまでたどりつかない)、もうゲーム開発の現場でも PRT とか 球面調和関数とかいう単語が飛び交う時代なのですね。
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