隠れマルコフモデルの変分ベイズ学習による神経活動パターンの抽出(一般(ベイズ法など),脳インタフェースの技術と応用,一般)
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概要
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多点同時記録された複数個のニューロンのスパイク列からその時空間パターンを抽出するために,隠れマルコフモデルが有効であることが認識されている.従来手法では隠れマルコフモデルの学習に最尤推定法の実現法であるEMアルゴリズムが用いられていた.そのため,しばしば学習データに対して過学習が起こり,モデルの状態数は試行錯誤で決める必要があった.本研究は,モデルのパラメータ推定に変分ベイズ学習を導入することで,この問題を克服する.それにより,最適なモデルの状態数が自動的に決定される.提案手法を人工データと,歌鳥の歌制御神経核HVCにおける多点同時記録スパイクデータに適用することで,その効果を検証する.
- 2007-10-11
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
片平 健太郎
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡ノ谷 一夫
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研:jst Erato
-
岡ノ谷 一夫
理研脳総研:jst Erato
-
西川 淳
理化学研究所・脳科学総合研究センター・生物言語研究チーム
-
片平 健太郎
Jst Erato:理研脳総研:東大院新領域
-
岡田 真人
東大新領域:理研脳総研
-
岡ノ谷 一夫
理化学研究所脳科学総合研究センター:科学技術振興機構(jst-erato)
-
岡ノ谷 一夫
理研:jst Erato
-
岡ノ谷 一夫
東大
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