多次元スパイク系列からのニューラルネットワーク構造の推定
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概要
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ニューラルシステムにおいて,システムの構成要素であるニューロンは互いに影響を及ぼし合い,複雑な振る舞いをする.このような振る舞いをモデル化し,予測するためには,ニューロン間の結合を示すニューラルネットワーク構造を理解することが重要である.そこで,本稿では,観測された多次元スパイクシーケンスのみからこのようなニューラル構造を推定するための新しい指標を提案する.本稿では,ニューラル構造をニューロン間の幾何学的結合という意味で使用している.提案指標は spike time metrics と partialization analysis の概念を用いている.ニューラルネットワークモデルを用いることで多次元スパイクシーケンスを作成し,そのデータに提案指標を適用することでニューラル構造を推定し,提案指標の妥当性を検証した.その結果,提案指標は高精度にニューラルネットワーク構造を推定することが可能であることを確認した.
- 2007-04-18
著者
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池口 徹
埼玉大学 大学院 理工学研究科
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芦澤 徹
Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
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芦澤 徹
Graduate School Of Science And Engineering Saitama University
-
原木 大典
埼玉大学大学院理工学研究科情報システム工学専攻
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芦澤 徹
埼玉大学 大学院 理工学研究科
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原木 大典
埼玉大学 大学院 理工学研究科
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