発火タイミング依存性Hebb学習によるシナプス荷重分布の変化を記述する厳密なFokker-Planck方程式を用いた学習結果の予測
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概要
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Song et al.(2000)はシナプス前細胞の発火と後細胸の発火の時刻の前後関係と隔たりに依存して変化の方向と程度が変わる可塑性に基づく学習を積分発火型神経細胞モデルシミレーションで調べた. 我々は同じ系をFokker-Planck方程式を使って調べ, 学習の結果落ち着くシナプス強度の分布の関数系を解析的に導いた. 我々の方法は任意のタイミング依存型Hebb学習に応用できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-16
著者
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深井 朋樹
理研BSI
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深井 朋樹
科学技術振興事業団crest
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加藤 英之
科学技術振興事業団CREST
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加藤 英之
ニューヨーク大学・脳神経センター
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加藤 英之
理研bsi-トヨタ連携センター
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深井 朋樹
理研BSI:東大新領域
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