新生ニューロンを取り入れた海馬モデルのスパイキングネットワーク化の試み

概要

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海馬は短期記憶の形成や,長期記憶の定着の為に記憶の一時的な保存に深く関与している場所だといわれている.また最近,海馬内の歯状回では哺乳類の成体でもニューロンの新生が起こっていることが明らかになっている.本報告では,Suazanna Beckerによって提案された新生ニューロンを取り入れた発火率コーディング型海馬モデルをスパイキングネットワークに置き換える試みについて述べる.具体的には主に次の2点を変更した.Beckerモデルでは発火率型の線形ニューロンを用いているのに対し,本研究ではIzhikevich型スパイキングニューロンを用いる.また,学習においてはスパイク強度を考慮に入れたSOMを用い,ネットワーク内での記憶の住み分けを行なった.このような,より実際の海馬機能に近いモデルでの計算機シミュレーションにより,海馬の新生ニューロンの発生による既存の記憶が受ける影響と新奇記憶の獲得について調査した。その結果,新生ニューロンを含むネットワークにおける新奇記憶の獲得についてはBeckerの結果の一部と同様の結果が得られた.
2008-03-21