脳における階層的時系列符号化と短期記憶の原理について
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概要
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階層的なパターン遷移の検出と統合の原理によって、限られたパターンから構成される任意の時系列をおおまかに符号化できることを、計算機シミュレーションで明らかにした。この原理に基づく処理機構は神経回路網の自己組織的な学習によって形成できるため、脳における時系列符号化のモデルとして有効であると考えられる。また、時系列から記憶痕跡 (発火パターン) への写像に連続性があるため、時系列認識の前処理モデルとしても有効であると考えられる。符号化の評価にあたっては、時系列の再生を学習させた神経回路モデルの汎化能力を調べるという方法を用いた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-10-20
著者
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