ヘブシナプスを持つH-H系のレート縮約(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)
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概要
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我々は,Shrikiらの定式化に従いHodgkin-Huxley方程式系をレートモデル系へと縮約する方法を提案した[1][2].しかしながら,提案した枠組みの中では,我々はHodgkin-Huxley型のコンダクタンスペースモデルのf-Iカーブの閾値とゲインがリークコンダクタンスに対し二次の依存性を持つことをアドホックに仮定していた.本論文においては,我々は赤池情報量規準を用いて,f-Iカーブのゲイン閾値のリークコンダクタンスの依存性に関して最適なモデル選択を議論する.それから我々は,我々の提案するレート縮約の方法をへブ結合を持つHodgkin-Huxley方程式系に対して適用する.我々は三個の相関のある記憶パターンを系に埋め込み,記憶状態と混合状態の間の相転移を調べた.その結果,我々のレート縮約の方法はHodgkin-Huxley方程式系の結果を再現することが示された.
- 2007-01-18
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
宮脇 陽一
情報通信研究機構
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科:理化学研究所脳科学総合研究センター
-
大泉 匡史
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
東大院薪領域:理研bsi
-
岡田 真人
東大新領域:理研脳総研
-
宮脇 陽一
(独)情報通信研究機構
-
大泉 匡史
学振:理研bsi
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