モジュラー型自己組織化マップ(mnSOM)によるBVP神経モデルの分岐構造マッピング(NCとのテーマセッション : 海馬の情報処理 : 非線形現象とニューロコンピューティング)
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概要
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モジュラー型自己組織化マップ(modular network SOM: mnSOM)はKohorienの自己組織化マップ(SOM)を一般化したものであり,SOMのベクトルをニューラルネットのモジュールに置き換えたものである.モジュールとしてリカレントニューラルネットを使うことでmnSOMは時系列データを扱うことが可能になる.すなわちmnSOMは時系列データからダイナミクスを学習し,さらにダイナミクスの類似性を元にマップを生成することができる.このmnSOMの特長を用いて,BVP神経モデルの分岐構造を自己組織化マップ上に表現することを試みたので報告する.
- 2004-11-19
著者
-
金子 宗司
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
安井 湘三
九州工業大学大学院生命体工学研究科 脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
安井 湘三
九州工業大学
-
古川 徹生
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学
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