フィードフォワード結合多層振動神経回路の学習モデル
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概要
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海馬体の神経構造と海馬シータリズムの行動依存性を取り入れた教師付き学習モデルを提案する. 回路は位相記述の神経素子からなる前向き結合の3層神経回路と1つのペースメーカーとからなる. 層間結合はコバリアンスルールに従って, 可塑性を持つとする. 入力/出力のべクトルパターンの対をペースメーカーからの振動性入力にのせて入力側/出力側の層にそれぞれ同期, または非同期な活動として与える. 最終的には3層全体にわたって, 同期グループが形成されるようにシナプスは変化して層間結合が形成される. 学習終了後は複雑な入力に対して, 複数の記憶パターンの位相分離による同時想起をするなど動的リンキングの機能を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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山口 陽子
東京電機大学
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山口 陽子
独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター創発知能ダイナミクス研究チーム
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山口 陽子
理化学研究所脳科学総合研究センター、科学技術振興事業団
-
草ヶ谷 茂樹
東京電機大学理工学部情報科学科
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