各種デモンストレーションのページ
■ 表面筋電位信号からの動作意図推定
当研究室で開発中の新型ニューラルネットをパターン識別器として用いると、少数のサンプルデータを学習するだけで、複雑なパターンを高速かつ高精度に識別することができます。
これを応用して、腕に筋電センサを貼ってコンピュータとじゃんけんをするシステムを作成しました。
何度か手を出すと、コンピュータがこちらが出そうとしている手を素早く推定して、それに勝つ手を出します。
■ 対属性モデルから予測される錯視現象
我々が提唱した新しい視覚情報処理のモデルから予測される不思議な錯視現象を体験してみましょう。
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"Red-Snow" Illusion [5.4MB AVI形式]
左右に画像が次々と表示されますが、
それらをステレオスコープ（なければ２本の筒でもよい）を通して別々の眼で見て融合すると、赤い雪の形が時計まわりに回転しているように見えませんんか？（個人差があるので、見えない人もいるかもしれません）。
でも実際には、赤い雪は1/3の時間だけしか現れず、しかもそれは反時計まわりに回転しているのです。
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Illusory Change Detection [6.7MB AVI形式]
最初３箇所にそれぞれ図形が短時間表示された後、どこか１箇所に図形がもう一度現れますが、この図形は最初の図形と比べて形・色・動く方向のいずれか１つまたは２つが違っています。
実際には１つ（例えば色）しか変わっていないのに、別の属性（形または動き）も変化したように感じることはありませんか？
なぜこのような錯覚が生じるのか詳しく知りたい人は、下記の論文（今のところ英語のものしかありませんが）を読んで下さい。
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Attribute pair-based visual recognition and memory, PLoS ONE, 5(3), e9571.
■ 強化学習によるアクロボットの行動学習
強化学習は、生物の自律的な学習をモデル化したものであり、自律型ロボットなどへの
応用が期待されています。開発中のSDNN（新しいタイプの階層型ニューラルネット）を価値関数の近似器として用いると、学習時間が大幅に短縮される場合があることがわかりました。
■ 神経力学系による記憶と思考
脳では、記号操作に基づく論理的・直列的な情報処理だけでなく、情報をパターンとして分散的に表現し、その変化によって連想や推論が行われていると考えられます。
当研究室で開発した非単調神経回路網（再帰型ニューラルネットの一種）を用いると、こうした情報処理の一部を実現することができます。
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