時間的に非対称なヘブ学習の一解析
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概要
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ヘブ学習および反ヘブ学習は, 人工ニューラルネットの分野で最もよく知られた学習則であろう.典型的なものは, シナプス前後の発火が同時に起こった場合には, シナプス効率が増加あるいは減少するというものである.しかし, 最近の神経生理学の知見によると, シナプス効率の変化はシナプス前後の発火の時間的関係に依存する.すなわち, シナプス前の発火が先行するする場合にはLTPが生じ, 逆の場合にはLTDが生じる.このような時間的に非対称な特性をもつ学習は, 時系列パターンの学習に重要な意味を持っていると考えられる.本報告では, 時間的に非対称なヘブ学習則の1モデルを示し, それがどのような振る舞いをするかを述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-11-09
著者
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