相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測(合同企画セッション:バイオデータマイニング,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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海馬CA1ネットワークで行われていると考えられている計算を最適に実現する神経実装をトップダウン的に求め,海馬CA1錐体細胞に存在するシナプス可塑性様式であるspike-timing-dependent plasticity (STDP)の計算論的役割の可能性を示す.まず,海馬CA1での計算は相互想起型連想記憶であると仮定し,この計算を実現する最小記述モデルを,STDP窓関数と位相応答曲線(phase response curve, PRC)からなる位相縮約モデルで構成する.そして,STDPで記銘した位相パターンと回路の出力パターンの間の相互情報量を解析的に導出する.この相互情報量を最大化することにより,相互想起型連想記憶を実現する最適なSTDPとPRCの組み合わせを探索する.我々は,電気生理実験で測定した海馬CA1錐体細胞のPRCを与え,この制約下で記憶想起に最適なSTDP窓関数を探索する.我々が求めたSTDP窓関数の集合は,先行研究で報告されている多様な窓関数と定性的に一致するものである.
- 2012-06-21
著者
-
太田 桂輔
東工大総合理工:学振
-
宮田 龍太
琉球大学大学院理工学研究科
-
青西 亨
阪大基礎工
-
宮田 龍太
東京工業大学
-
青西 亨
東京工業大学大学院 総合理工学研究科
-
太田 桂輔
独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター
-
清西 亨
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
青西 享
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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