スパースな非対称結合をもつリカレントニューラルネットワークにおける確率的状態遷移の解析
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概要
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神経系では,クラスタ状の密に結合したニューロン集団が多く観測される一方で,疎な結合も豊富に存在することが報告されている.本論文では,クラスタ構造と疎なクラスタ間結合をもつリカレントニューラルネットワークにおいて,長期間持続する安定的状態と別の状態への確率的な遷移が生じることを示す.また,モデルのオーダーパラメータ方程式を導出して平衡解とその安定性を調べ,パラメータに依存して複数の分岐が生じることを示す.最後に,モデルの挙動と生理学的知見の比較を行う.
- 2012-03-07
著者
-
中村 清彦
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
田中 琢真
京大医
-
中村 清彦
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻
-
田中 琢真
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
緒方 惟高
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
中村 清彦
東京工業大学
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