1. 原著論文
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K. Fukushima:
"Artificial vision by deep CNN neocognitron",
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,
51[1], pp. 76-90 (Jan. 2021).
doi: 10.1109/TSMC.2020.3042785
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K. Fukushima:
"Efficient IntVec: High recognition rate with reduced computational cost",
Neural Networks,
119, pp. 323-331 (Nov. 2019).
doi: 10.1016/j.neunet.2019.08.024
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K. Fukushima:
"Recent advances in the deep CNN neocognitron",
NOLTA, IEICE ( Nonlinear Theory and Its Applications),
10[4], pp. 1-18 (Oct. 2019).
doi: 10.1587/nolta.10.304
https://www.jstage.jst.go.jp/article/nolta/10/4/10_304/_article
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K. Fukushima:
"Margined winner-take-all: new learning rule for pattern recognition",
Neural Networks,
97, pp. 152-161 (Jan. 2018).
doi: 10.1016/j.neunet.2017.10.005
Share Link: https://authors.elsevier.com/a/1W0RL3BBjKS9El
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J. Léveillé, I. Hayashi, K. Fukushima:
"A probabilistic WKL rule for incremental feature learning and pattern recognition",
JACIII (Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics), Special Issue on SCIS-ISIS2012,
18[4], pp. 672-681 (2014).
doi: 10.20965/jaciii.2014.p0672
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K. Fukushima, I. Hayashi, J. Léveillé:
"Neocognitron trained by winner-kill-loser with triple threshold",
Neurocomputing,
129, pp. 78-84 (April 2014).
doi: 10.1016/j.neucom.2012.05.038
-
K. Fukushima:
"Training multi-layered neural network neocognitron",
Neural Networks,
40, pp. 18-31 (April 2013).
doi: 10.1016/j.neunet.2013.01.001
-
K. Fukushima:
"Artificial vision by multi-layered neural networks: neocognitron and its advances",
Neural Networks,
37, pp. 103-119 (Jan. 2013).
doi: 10.1016/j.neunet.2012.09.016
-
K. Fukushima:
"Increasing robustness against background noise: visual pattern recognition by a neocognitron",
Neural Networks,
24[7], pp. 767-778 (Sept. 2011).
doi: 10.1016/j.neunet.2011.03.017
-
K. Fukushima:
"Neocognitron trained with winner-kill-loser rule",
Neural Networks,
23[7], pp. 926-938 (Sept. 2010).
doi: 10.1016/j.neunet.2010.04.008
-
K. Fukushima:
"Neural network model for completing occluded contours",
Neural Networks,
23[4], pp. 465-582 (May 2010).
doi: 10.1016/j.neunet.2009.10.002
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K. Fukushima:
"Extraction of visual motion and optic flow",
Neural Networks,
21[5], pp. 774-785 (June 2008).
doi: 10.1016/j.neunet.2007.12.049
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吉塚武治, 庄野逸, 宮本弘之, 岡田真人, 福島邦彦:
"ネオコグニトロンによる視覚腹側経路のモデル化",
日本神経回路学会誌,
14[4], pp. 266-272 (Dec. 2007).
-
K. Fukushima:
"Interpolating vectors for robust pattern recognition",
Neural Networks,
20[8], pp. 904-916 (Oct. 2007).
doi: 10.1016/j.neunet.2007.06.003
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K. Fukushima:
"Visual motion analysis by a neural network",
NIP-LR (Neural Information Processing — Letters and Reviews),
11[4-6], pp. 63-73 (April-June 2007).
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K. Fukushima, M. Kikuchi:
"Symmetry axis extraction by a neural network",
Neurocomputing,
69[16/18], pp. 1827-1836 (Oct. 2006).
doi: 10.1016/j.neucom.2005.11.010
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遠山和也, 福島邦彦:
"視野の動きを抽出する神経回路モデル",
電子情報通信学会論文誌D,
J89-D[2], pp. 271-280 (2006.2).
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K. Tohyama, K. Fukushima:
"Neural network model for extracting optic flow",
Neural Networks,
18[5/6], pp. 549-556 (2005).
doi: 10.1016/j.neunet.2005.06.039
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K. Fukushima:
"Restoring partly occluded patterns: a neural network model",
Neural Networks,
18[1], pp. 33-43 (2005).
doi: 10.1016/j.neunet.2004.05.001
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K. Fukushima:
"Use of non-uniform spatial blur for image comparison: Symmetry axis extraction",
Neural Networks,
18[1], pp. 23-32 (2005).
doi: 10.1016/j.neunet.2004.08.001
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K. Fukushima:
"Neural network model restoring partly occluded patterns",
International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems,
8[2], pp. 59-67 (2004).
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K. Fukushima:
"Neocognitron capable of incremental learning",
Neural Networks,
17[1], pp. 37-46 (Jan. 2004).
doi: 10.1016/S0893-6080(03)00078-9
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K. Fukushima:
"Neocognitron for handwritten digit recognition",
Neurocomputing,
51, pp. 161-180 (April 2003).
doi: 10.1016/S0925-2312(02)00614-8
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M. Kikuchi, K. Fukushima:
"Invariant pattern recognition with eye movement: a neural network model",
Neurocomputing, 38-40, pp. 1359-1365 (June 2001).
doi: 10.1016/S0925-2312(01)00496-9
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K. Fukushima:
"Recognition of partly occluded patterns: a neural network model",
Biological Cybernetics,
84[4], pp. 251-259 (2001).
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K. Toya, K. Fukushima, Y. Kabashima, M. Okada:
"Bistability of mixed states in a neural network storing hierarchical patterns",
Journal of Physics A: Mathematical and General,
33[14], pp. 2725-2737 (April 2000).
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菊池眞之, 穴田浩一, 福島邦彦:
"アモーダル補完及び奥行情報の復元を行う神経回路モデル",
電子情報通信学会論文誌D-II, J82-D-II[9], pp. 1500-1509 (1999.9).
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K. Fukushima:
"Self-organization of shift-invariant receptive fields",
Neural Networks, 12[6], pp. 791-801 (July 1999).
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O. Watanabe, K. Fukushima:
"Stereo algorithm that extracts a depth cue from interocularly unpaired points",
Neural Networks, 12[4-5], pp. 569-578 (June 1999).
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K. Fukushima, E. Kimura, H. Shouno:
"Neocognitron with improved bend-extractors: recognition of handwritten digits in the real world",
Neural Computing & Applications, 7, pp. 260-272 (1998).
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松田秀樹, 菊池眞之, 福島邦彦:
"頂点の遮蔽された図形の動き検出神経回路モデル",
電子情報通信学会論文誌D-II, J81-D-II[10], pp. 2330-2340 (1998.10).
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山口芳央, 福島邦彦, 岡田真人:
"空間記憶の神経回路モデル: 地図の連想",
電子情報通信学会論文誌D-II, J81-D-II[2], pp. 386-394 (1998.2).
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K. Fukushima, Y. Yamaguchi, M. Okada:
"Neural network model of the spatial memory: Associative recall of maps",
Neural Networks,
10[6], pp. 971-979 (Aug. 1997).
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橋本英樹, 福島邦彦:
"選択的注意機構による顔の部分パターンの認識と切出し",
電子情報通信学会論文誌D-II, J80-D-II[8], pp. 2194-2202 (1997.8).
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M. Kikuchi, K. Fukushima:
"Neural network model of the visual system: Binding form and motion",
Neural Networks,
9[8], pp. 1417-1427 (Nov. 1996).
doi: 10.1016/S0893-6080(96)00007-X
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K. Fukushima, M. Tanigawa:
"Use of different thresholds in learning and recognition",
Neurocomputing,
11[1], pp. 1-17 (May 1996).
doi: 10.1016/0925-2312(94)00065-4
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木本智幸, 岡田真人, 福島邦彦:
"動く輪郭の速度知覚について",
電子情報通信学会論文誌D-II, J78-D-II[9], pp. 1428-1431 (1995.9).
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渡部修, 福島邦彦:
"Near cell, far cell の神経回路モデル",
電子情報通信学会論文誌D-II, J78-D-II[9], pp. 1404-1413 (1995.9).
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青西亨, 福島邦彦:
"網膜と皮質の不均一性を考慮した注視点移動モデル",
電子情報通信学会論文誌D-II, J78-D-II[9], pp. 1363-1371 (1995.9).
-
K. Yamauchi, M. Fukuda, K. Fukushima:
"Speed invariant speech recognition using variable velocity delay lines",
Neural Networks,
8[2], pp. 167-177 (1995).
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庄野逸, 福島邦彦:
"折れ点処理回路を用いた選択的注意機構による英字筆記体連結文字列認識",
電子情報通信学会論文誌D-II, J77-D-II[5], pp. 940-950 (1994.5).
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K. Fukushima:
"Letters to the editor: Recognition and segmentation of connected characters with selective attention — Response to letter by S. Grossberg",
Neural Networks,
7[1], pp. 206-207 (1994).
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K. Fukushima, M. Okada, K. Hiroshige:
"Neocognitron with dual C-cell layers",
Neural Networks,
7[1], pp. 41-47 (1994).
-
大野通広, 岡田真人, 福島邦彦:
"ネオコグニトロンの誤差逆伝搬法による学習",
電子情報通信学会論文誌D-II, J77-D-II[2], pp. 413-421 (1994.2).
-
山内康一郎, 福島邦彦:
"時系列パターン認識のためのネオコグニトロン型学習法の改善",
電子情報通信学会論文誌D-II, J76-D-II[10], pp. 2223-2232 (1993.10).
-
谷川昌司, 福島邦彦:
"ネオコグニトロンにおける特徴抽出細胞のしきい値設定法",
電子情報通信学会論文誌D-II, J76-D-II[10], pp. 2215-2222 (1993.10).
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K. Fukushima, T. Imagawa:
"Recognition and segmentation of connected characters with selective attention",
Neural Networks, 6[1], pp. 33-41 (1993).
doi: 10.1016/S0893-6080(05)80071-1
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和家伸明, 福島邦彦:
"ネオコグニトロンの新しい学習法",
電子情報通信学会論文誌D-II, J75-D-II[11], pp. 1892-1899 (1992.11).
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今川太郎, 福島邦彦:
"選択的注意機構による英文筆記体連結文字認識",
電子情報通信学会論文誌D-II, J74-D-II[12], pp. 1768-1775 (1991.12).
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K. Fukushima, N. Wake:
"Handwritten alphanumeric character recognition by the neocognitron",
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K. Fukushima:
"Neural networks for visual pattern recognition",
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K. Fukushima:
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"Realization of a neural network model neocognitron on a hypercube parallel computer",
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伊藤崇之, 福島邦彦, 三宅誠:
"並列計算機による神経回路モデルの実現手法の検討 — ネオコグニトロンのNCUBE上での実現 —",
電子情報通信学会論文誌D-I, J73-D-I[1], pp. 1-8 (1990.1).
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K. Fukushima:
"Analysis of the process of visual pattern recognition by the neocognitron",
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K. Fukushima:
"Neocognitron: A hierarchical neural network capable of visual pattern recognition",
Neural Networks, 1[2], pp. 119-130 (1988).
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K. Fukushima:
"A neural network for visual pattern recognition",
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K. Fukushima:
"Neural network model for selective attention in visual pattern recognition and associative recall",
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伊藤崇之, 福島邦彦:
"聴覚系の特徴抽出機構の神経回路モデル",
NHK技術研究, 39[2], pp. 59-75 (1987.9).
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福島邦彦, 三宅誠, 伊藤崇之, 河野隆志:
"ネオコグニトロンの原理を用いた手書き数字認識
— マイクロコンピュータによるシステム —",
情報処理学会論文誌, 28[6], pp. 627-635 (1987.6).
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伊藤崇之, 福島邦彦:
"聴覚系の特徴抽出機構の神経回路モデル",
電子情報通信学会論文誌D, J70-D[2], pp. 451-462 (1987.2).
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K. Fukushima:
"A neural network model for selective attention in visual pattern recognition",
Biological Cybernetics, 55[1], pp. 5-15 (Oct. 1986).
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福島邦彦:
"視覚パターン認識における選択的注意機構の神経回路モデル",
電子通信学会論文誌D, J69-D[6], pp. 993-1003 (1986.6).
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S. Miyake, K. Fukushima:
"A neural network model for the mechanism of feature extraction: a self-organizing network with feedback inhibition",
Biological Cybernetics, 50[5], pp. 377-384 (Aug. 1984).
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三宅誠, 福島邦彦:
"神経回路モデルシミュレーション用デジタル走査型画像入力装置",
情報処理学会論文誌, 25[3], pp. 443-450 (1984.5).
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K. Fukushima:
"A hierarchical neural network model for associative memory",
Biological Cybernetics, 50[2], pp. 105-113 (April 1984).
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福島邦彦:
"階層構造を持つ連想記憶の神経回路モデル",
電子通信学会論文誌A, J66-A[11], pp. 1130-1137 (1983.11).
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K. Fukushima, S. Miyake, T. Ito:
"Neocognitron: a neural network model for a mechanism of visual pattern recognition",
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics,
SMC-13[5], pp. 826-834 (Sep./Oct. 1983).
-
三宅誠, 福島邦彦:
"図形の特徴抽出機構の神経回路モデル — フィードバック抑制型自己組織回路 —",
電子通信学会論文誌A, J66-A[6], pp. 500-507 (1983.6).
-
福島邦彦, 三宅誠, 伊藤崇之:
"ネオコグニトロンの原理を用いた数字パターン認識",
電子通信学会論文誌D, J66-D[2], pp. 206-213 (1983.2).
-
K. Fukushima, S. Miyake:
"Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position",
Pattern Recognition, 15[6], pp. 455-469 (1982).
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K. Fukushima:
"Cognitron: A self-organizing multilayered neural network model",
NHK Technical Monograph, No. 30 (Jan. 1981).
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K. Fukushima:
"Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position",
Biological Cybernetics, 36[4], pp. 193-202 (April 1980).
doi: 10.1007/BF00344251
-
福島邦彦:
"位置ずれに影響されないパターン認識機構の神経回路のモデル — ネオコグニトロン —",
電子通信学会論文誌A, J62-A[10], pp. 658-665 (1979.10).
-
福島邦彦:
"コグニトロンのパターン分離能力の向上",
電子通信学会論文誌A, J62-A[10], pp. 650-657 (1979.10).
-
Y. Hirai, K. Fukushima:
"An inference upon the neural network finding binocular correspondence",
Biological Cybernetics, 31[4], pp. 209-217 (Dec. 1978).
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K. Fukushima, S. Miyake:
"A self-organizing neural network with a function of associative memory: feedback-type cognitron",
Biological Cybernetics, 28[4], pp. 201-208 (March 1978).
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福島邦彦, 三宅誠:
"連想記憶能力を持つ自己組織回路 — フィードバック形Cognitron —",
電子通信学会論文誌D, J60-D[2], pp. 143-150 (1977.2).
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平井有三, 福島邦彦:
"両眼像の対応を見いだす神経回路網のモデル",
電子通信学会論文誌D, J59-D[3], pp. 133-140 (1976.3).
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K. Fukushima:
"Cognitron: A self-organizing multilayered neural network",
Biological Cybernetics, 20[3/4], pp. 121-136 (Nov. 1975).
doi: 10.1007/BF00342633
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福島邦彦:
"自己組織機能を持つ多層回路",
電子通信学会論文誌D, 58-D[9], pp. 530-537 (1975.9).
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Y. Hirai, K. Fukushima:
"A model of neural network extracting binocular parallax",
Biological Cybernetics, 18[1], pp. 19-29 (March 1975).
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平井有三, 福島邦彦:
"両眼視差抽出機構の神経回路網モデル",
電子通信学会論文誌D, 56-D[8], pp. 465-472 (1973.8).
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福島邦彦:
"時空間パターンの連想形記憶",
電子通信学会論文誌D, 56-D[7], pp. 401-407 (1973.7).
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K. Fukushima:
"A model of associative memory in the brain",
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安田稔, 福島邦彦, 長田昌次郎, 山口幸也:
"視覚系の電子回路モデル",
NHK技術研究, 23[5], pp. 368-377 (1971.9).
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福島邦彦:
"図形パターンの特徴抽出回路 — 視覚神経系を参考にした設計 —",
NHK技術研究, 23[5], pp. 351-367 (1971.9).
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安田稔, 山口幸也, 福島邦彦, 長田昌次郎:
"視覚系受容野の電子回路モデル",
電子通信学会論文誌C, 54-C[6], pp. 514-521 (1971.6).
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Y. Yamaguchi, K. Fukushima, M. Yasuda, S. Nagata:
"Electronic retina",
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K. Fukushima, Y. Yamaguchi, M. Yasuda, S. Nagata:
"An electronic model of the retina",
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K. Fukushima:
"A feature extractor for curvilinear patterns: a design suggested by the mammalian visual system",
Kybernetik, 7[4], pp. 153-160 (Sept. 1970).
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K. Fukushima:
"A feature extractor for curvilinear patterns",
Proceedings of the IEEE, 58[7], pp. 1145-1146 (July 1970).
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K. Fukushima:
"Visual feature extraction by a multilayered network of analog threshold elements",
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福島邦彦:
"アナログ多層回路網による特徴抽出",
電子通信学会論文誌C, 51-C[7], pp. 319-326 (1968.7).
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K. Fukushima:
"Television bandwidth compression by multi-mode interpolation",
NHK Laboratories Note, No. 101 (Oct. 1966).
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福島邦彦:
"画像シミュレーションのための計算機入出力装置",
テレビジョン (テレビジョン学会雑誌), 19[10], pp. 697-705 (1965.10).
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福島邦彦, 安東平一郎:
"補間符号方式によるテレビ帯域圧縮",
電気通信学会雑誌, 47[1], pp. 55-64 (1964.1).
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福島邦彦, 安東平一郎:
"補間符号方式によるテレビ帯域圧縮 — 電子計算機によるシミュレーション実験 —",
NHK技術研究, 15[12], pp. 813-829 (1963.12).
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福島邦彦:
"多次元空間内の予測定理",
電気通信学会雑誌, 46[2], pp. 169-176 (1963.2).
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福島邦彦:
"二次元画像の冗長度 — テレビ伝送帯域圧縮の理論的限界 —",
電気通信学会雑誌, 44[10], pp. 1473-1480 (1961.10).
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