減弱するシナプスを持つメキシカンハット型ネットワークの統計力学(ニューロハードウェア,ヒューマンインターフェース,一般)
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概要
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我々は確率的に発火する2値ニューロンモデルのネットワークにおいて,シナプス抑圧が系の巨視的な性質にどのような影響を与えるのかを平均場理論によって解析を行う.ニューロンの発火状態とシナプスの伝達効率との間に同時刻で独立性が成立することを用いて,平均発火率および,シナプス伝達効率のノイズ平均のみで閉じたミクロな平均場方程式を導出する.我々は一様な結合をもつネットワークと,メキシカンハット型の結合をもつネットワークを考える.これらのネットワークにおいてミクロな平均場方程式からマクロなセルフコンシステント方程式を導出する.その平衡解の安定性をフーリエ空間における摂動を加えることで解析し,シナプス抑圧が系の巨視的な性質にどう影響を与えるのか調べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-10-16
著者
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研:jst Erato
-
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
-
五十嵐 康彦
東京大学新領域創成科学研究科
-
大泉 匡史
東京大学新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
東京大学新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
東大新領域:理研脳総研
-
五十嵐 康彦
東大院新領域
-
大泉 匡史
学振:理研bsi
-
岡田 真人
東京大学新領域
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