ニューラルネットのダイナミクスによるリズム認知モデル

概要

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ニューロン単一のモデルとして,適応を考慮した連続時間-連続変数モデルを採用した.このニューロンにより相互抑制型ニューラルネットワークを構築すると,定常入力が与えられたときに各ニューロンの出力が一定のリズムになることが知られている.本研究は,以上のようなモデルにより,ニューラルネットワークのダイナミクスを用いて,新しいリズム認識モデルを提案するものである.このモデルでは,ニューロンの1つを"耳"として扱い,リズム認識は各ニューロンのダイナミクスで示される.2~3個のニューロンからなるニューラルネットワークに対して,コンピュータシミュレーションを行なった.最も簡単な構造を持つ2ニューロン系を用いて,テンポ認識について実験し,リズム入力に呼応して認識系が適当な反応を示すことがわかった.また,テンポ認識の際の入力のうち一つだけを大きくすることにより,認識系のテンポ感覚が影響を受けることが示された.3ニューロン系においては,あるリズム入力に対してウィンナワルツ状の出力を示すことがわかった.
1994-08-06