自己組織モデルのための神経場における局在振動の研究(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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情報分離に伴って生じる結び付け問題の解決策として,認識細胞の興奮が振動的で,同対象を認識する細胞同士の振動が同位相であることで情報の結び付きを表現しているという同期仮説を,二つの自己組織神経場モデルによる情報分離モデルに導入するための基礎研究を行った.二つのメキシカンハット結合をもつ振動子場が,外部入力の極大付近に二つの局在振動を安定に保持し,各局在振動内では同位相に,局在振動間では逆位相に引き込むことを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-05-18
著者
-
倉田 耕治
琉球大学工学部
-
宮田 龍太
琉球大学大学院理工学研究科
-
伊達 章
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
倉田 耕治
琉球大学
-
宮田 龍太
東京工業大学大学院総合理工学研究科|日本学術振興会特別研究員dc
-
伊達 章
宮崎大学工学部
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