連続時間型連想記憶モデルにおけるSTDPによる記憶の貯蔵構造変化
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概要
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Gerstnerらは,ニューロンの発火とスパイク到着の時間差によってシナプス結合強度の増加値が変化する学習則を提案した.本研究では,これをもとにした学習則を用いて連続時間型連想記憶モデルを構築し,この学習則が有する機能を調べる.はじめに連続時間において,この学習則によりニューロンが同期発火するダイナミックスを記憶とする連続時間型連想記憶モデルを構築する.次に,このモデルにおいて複数の記憶パターンを同時に想起できる結果を示す.更に,この学習則によって,任意の記憶パターンで構成される入れ子構造の形成を試みる.以上の一連の結果が実現されることで,この学習則は,環境の推移に応じて記憶の貯蔵構造を変化させる能力を有することを明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-01
著者
-
渡辺 秀典
東京大学工学系研究科システム量子工学科
-
渡辺 正峰
東京大学工学系研究科
-
合原 一幸
東京大学工学系研究科
-
渡辺 正峰
東京大学工学部
-
近藤 駿介
東京大学大学院工学系研究科
-
近藤 駿介
東京大学工学系研究科システム量子工学科
-
渡辺 正峰
東京大学大学院工学系研究科
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