NLP2000-42 / NC2000-36 時空間学習とニューロンの応答特性
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概要
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これまで, 脳の中の情報はニューロンの発火頻度により表現されていると考えられてきた.しかし近年, 実験事実が蓄積し, 発火頻度だけでは単純すぎるのではないかと考えられるようになった.そこで最近, スパイクの入射や発火のタイミングよる情報表現(テンポラルコーディング)が注目されている.本研究では, integrate-and-fireニューロンモデルに教師なしヘブ型学習則を適用することにより, テンポラルコーディングを用いて, ノイズに対して安定に動作(想起)する学習が可能であることを確かめる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-16
著者
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大西 立顕
東京大学大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
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大西 立顕
東京大学工学系研究科計数工学専攻
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合原 一幸
東京大学光学系研究科計数工学専攻
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合原 一幸
東京大学新領域創成科学研究科複雑理工学専攻
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合原 一幸
東大生研&erato
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合原 一幸
東京大学生産技術研究所:jst First 合原最先端数理モデルプロジェクト
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合原 一幸
東京大学新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:crest.科学技術振興事業団
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