カオスをもつ2体フロー型神経回路モデルのモジュール統合
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概要
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脳で行われる情報処理がもつ特徴の一つは, 領野やコラムに代表される分散的な機能構造と, 同時にそれらの間での統合的な処理過程である. 本論文では, 複数モジュールから成る神経回路モデルの基礎的な構造として, 2体のモジュール間に1方向結合をもつモデルを与えた. その上で, 神経回路モジュールの統合機構としてカオスの有効性を示した. また, 2体1方向結合モデルのモジュール間結合密度とパターン想起特性の関係を明らかにし, 外部入力パターンの形態に依らず, 双方のモジュールでパターンを保持できるA領域と呼ぶモジュール間結合パラメータの領域が存在することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
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