大規模ニューラルネット構築から脳の理解へ

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概要

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脳の機能を推定した数学モデルを当てはめ理解しようとするMarrらの分析的研究方法は、現在の高速計算機を用いて盛んに研究されている。一方、脳神経系を構成的に研究する方法は、神経素子モデルから出発し、大規模な神経回路を構築し、その機能を実現しようとする立場である。それは脳が育ってきた過程を擬似することともいえる。後者の構成的方法は、現在の計算機とは異なる脳の動作を近似した計算機を作る事にもなる。今までこの構成的研究方法が困難とされていた点は、大規模なニューラルネットの集積化ができなかったことによる。我々は、生理的な知見を元に新たなモデル化により大規模なニューラルネットの集積化が出来たことを報告する。また、構成的に脳を理解するために、脳の持つ情報処理の特性のいくつかを紹介する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1997-03-06

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