シナプス競合学習によるV1野の方位選択性コラム形成モデル
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概要
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方位選択性コラムを自己組織的に形成する神経回路モデルは, 今までに数多く提案されているが, retinotopyの保存については考慮していないものが多かった. 提案するモデルでは, retinotopyが保存された方位選択性コラムが形成された. モデルは, 3層構造であり, ともに学習によって修正される層間結合と層内結合を持つ. 層内結合は2種類あり, 出力層の各細胞は, 近傍の細胞への興奮性結合とその周囲の細胞への抑制性結合を持つ, 層間結合の学習則には前川らが提案したシナプス競合学習を用いた. また, 層内抑制性結合の学習はFoldiakが提案した反へブ則により行い, 層内興奮性結合の学習は, 抑制性の結合加重の合計と興奮性の結合加重の合計が一定比になるよう修正するという方法で行った.
- 2001-03-15
著者
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