シナプス抑圧を持つホップフィールドモデルの記憶容量
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概要
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ホップフィールドモデルにおけるネットワークの状態は,平衡状態において記憶パターンに収束するが,覚えられる記憶パターンの数には限界があることが知られている.ネットワークが記憶できる限界の記憶パターン数とニューロン数の比を記憶容量とよび,温度に依存して変化する.近年,短時間シナプス可塑性の一種であるシナプス抑圧がホップフィールドモデルにおける記憶パターンを不安定化し,振動状態を誘起することがわかった.本研究では,シナプス抑圧が有限温度系のホップフィールドネットワークの記憶容量に及ぼす影響を理論と数値実験によって調べる.これによって,振動状態による不安定化の効果が,覚えさせる記憶パターン数を増やしていった場合にどのように生じるかを明らかにする.
- 2011-02-28
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
永田 賢二
東大新領域
-
大坪 洋介
東大新領域
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
永田 賢二
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
東大新領域:理研bsi
-
大坪 洋介
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
大泉 匡史
学振:理研bsi
-
大泉 匡史
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
永田 賢二
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
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