多層パルスニューラルネットによる非定常な同期発火モデル(ニューラルネットII)
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概要
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脳が視覚刺激を統合して一つのパターンとして認識する際,知覚に関与する広い範囲の機能部位でガンマ振動が増大して発火が同期するが,この同期現象は数100ミリ秒の単位で非定常にゆらいでいる.本研究では離散的なスパイクを発生する多層パルスニューロンを用いてこの現象をモデル化する.本モデルは三層のニューロンから成り,各層はそれぞれ線分の傾きを表現する線分カラム層,フィードバックの同期入力を検出するコインシデンスデテクター層,図形特徴を表現する自己組織化層から成る.生理学的構造に従い,コインシデンスデテクター層は自己組織化層より全投射型のフィードバック入力を受けている.本研究はこのような簡約された多層ネットワークで同期による特徴統合が実現でき,非周期性や過渡性の性質を持つ皮質の同期現象を再現できることを示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-28
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