閾値変動を導入した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形成する神経回路モデルは,過去に数多く提案されているが,retinotopyの成立を考慮したものは少ない.筆者は,細胞が入力を受けている間,閾値が常に変動していると考えており,この閾値変動機構を新たに導入したモデルを提案する.このモデルでは,retinotopyが成立した状態の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,学習によって修正される層間結合と層内結合を持つ.層間結合の学習則にはシナプス競合学習を用いた.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.層内抑制性結合の学習は反ヘブ則によリ行い,層内興奮性結合は,各細胞から伸びる層内抑制性結合と層内興奮性結合の加重総和を一定比に保つという方法で行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-12
著者
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