時系列を発生する神経回路の一般化能力について
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概要
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任意の時系列に対応する空間パタ-ンの表現を仮定し、適当なトレ-ニングデ-タについて学習を行うとき、一般的な構造をもつ相互結合型神経回路モデルが任意の空間パタ-ン入力に対して対応する時系列を発生する能力を獲得できることを計算機シミュレ-ションにより明らかにした。これは、相互結合型神経回路モデルが時系列の発生に関して一般化の能力を有するということであり、入出力間の時系列パタ-ン変換に内在する規則性(あるいは入力される空間パタ-ンにおける時系列符号化の規則)をネットワ-クが解釈できることを示している。また、学習により結合が形成された後のネットワ-クの内部状態の観察の結果、ポインタ(時間インデックス)として機能するニュ-ロン群が形成されていることが示唆された。
- 1994-03-24
著者
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