STDPネットワークによる時空間パターンから同期発火への情報変換
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概要
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ニューロンの詳細な発火時刻によってシナプス伝達効率が変化するシナプス学習則-発火時刻依存シナプス可塑(STDP)-の存在が実験研究から明らかとなっている.これまで,STDPの機能について,単一ニューロンによる研究,ニューラルネットワークにおける研究がなされてきたが,外部入力とSTDPを学習則として持つネットワークのダイナミクスとの関係は明らかとされていない.本報告では,外部入力が時空間構造を有すると仮定し,外部入力とネットワークダイナミクスとの関係をコンピュータシミュレーションを用いて調べている.その結果,ネットワークは外部入力の構造を学習し,その入力に応答して,同期発火を生成するように自己組織化することが明らかとなった.また,複数のパターンを外部入力として与えた場合もこれらを同時に学習できることが明らかとなった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-20
著者
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科研究部数理電子情報部門
-
保坂 亮介
埼玉大学大学院 理工学研究科 情報数理科学専攻
-
荒木 修
京都大学大学院工学研究科
-
荒木 修
東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻
-
荒木 修
東京理科大学 理学部
-
荒木 修
北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科:埼玉大学総合研究機構脳科学融合研究センター
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科
-
保坂 亮介
福岡大学理学部応用数学科:理化学研究所脳科学総合研究センター
-
荒木 修
東京理科大学
-
保坂 亮介
福岡大学理学部
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