方位選択性地図とクラスター学習則
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概要
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我々はこれまでに, (i) 形式ニューロン (ii) 外部入力による学習という2点をモデルの構成の基礎とし, ニ層神経回路網モデルを提案し, 脳の一次視覚野における方位選択性の自己組織化について研究してきた. そして, 学習が終了した状態でのニューロンの出力を計算するための有効な計算方法として, 自己無撞着モンテカルロ法 (SCMC method:self-consistent Monte Carlo method) を提案した. しかし, そのモデルで得られた方位選択性地図は, 局所構造を再現することはできたが, 方位が全体的になめらかに変化するといった特徴の再現に問題があった. そこで, 近傍のニューロンの発火状態をも考慮するようにHebb学習則を拡張した, クラスター学習則を提案する. 更に, SCMCよって生理実験結果と類似の結果が得られることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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