神経細胞の冗長性は運動学習の速度を最大化する(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル)
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概要
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運動システムにおいてニューロンの数は筋肉の数より圧倒的に多い.しかしながら,このニューロンの冗長性が担う機能的,計算論的な役割は未だ明らかでない.視覚回転外乱,回転力場への適応を模擬したニューラルネットワークを解析した結果,十分な神経細胞の冗長性は学習速度を最大化することを解析的に示した.さらに神経細胞の冗長性はシナプス結合の学習則と行動実験結果を再現できるモデル,すなわち線形動的システムを等価にすることを示した.更に,生物学的に妥当なニューラルネットワークモデル,ここでは再帰的結合,2層構造,そして歪んだ2山の選択方位分布をもつニューラルネットワークモデルを解析した.その結果,神経細胞の冗長性は生物学的に妥当なモデルにおいても学習速度を最大化することを示した.
- 2011-01-17
著者
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研
-
瀧山 健
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
東京大学新領域創成科学研究科
-
瀧山 健
東京大学大学院博士課程
-
瀧山 健
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
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