アトラクタニューラルネットワークモデルにおける多重安定状態の揺らぎの解析
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概要
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Griniastyらは相関型連想記憶モデルに基づく側頭葉のアトラクタネットワークを提案した. 我々はこれまでに, このモデルが相関アトラクタとHopfieldアトラクタの二種類のアトラクタを持つことを示した. しかしながら, このモデルでは記憶パターンの情報を使うこと無しに, 二つのアトラクタを区別することはできない. そこで我々は神経発火の相互相関関数に基づく方法を提案する. 相互相関関数の時定数は, 自由エネルギーの二階微分に依存することが知られている. 我々はHopfieldアトラクタの緩和時間が, 相関アトラクタの緩和時間より小さくなることを見い出した. この知見にもとづくと, これら二つのアトラクタを緩和時間により区別することが可能となる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-18
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
上江洌 達也
奈良女院
-
木本 智幸
大分工業高等専門学校
-
上江洌 達也
奈良女子大学人間文化研究科
-
谷本 さわ子
奈良女子大学 人間文化研究科
-
上江洌 達也
奈良女子大人間文化
-
上江洌 達也
奈良女大
-
上江洌 達也
奈良女子大
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