確率的なニューラルネットワークモデルにおけるフィッシャー情報量(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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ニューロン集団の情報符号化の正確性を定量的に計る指標としてフィッシャー情報量がある.ニューロンが独立に発火していると仮定すれば,フィッシャー情報量の計算は比較的容易であるが,実際のニューロン集団の活動に見られるような発火の相関を考慮してフィッシャー情報量を計算するととは難しい.これは二次統計量である発火の相関を求めることが困難であることに起因する.我々はスパイクレスポンスモデルと呼ばれる確率的なスパイキングニューロンモデルにおいて自己相関及び相互相関を解析的に計算する理論を構築した.この理論を用いれば,発火率の揺らぎがガウス分布に従うという仮定の下で,フィッシャー情報量を解析的に計算することができる.我々は我々が構築した理論的枠組みを用いて一次視覚野における方位選択性のモデルに対しフィッシャー情報量の計算を行い,リカレント型の興奮性結合及び抑制性結合が神経活動による情報符号化にどのような影響を与えるか調べた.
- 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
-
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
-
三浦 佳二
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
三浦 佳二
ハーバード大学分子細胞生物学部|科学技術振興機構さきがけ
-
三浦 佳二
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
三浦 佳二
京大理
-
岡田 真人
東大院薪領域:理研bsi
-
三浦 佳二
東京大学新領域創成科学研究科
-
三浦 佳二
東京大学 岡田真人研究室
-
大泉 匡史
学振:理研bsi
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