講演抄録/キーワード |
講演名 |
2006-07-14 14:55
小鳥の複雑な歌系列生成に関わる神経回路網のモデル化 ○片平健太郎(東大/理研)・岡ノ谷一夫(理研)・岡田真人(東大/理研) |
抄録 |
(和) |
小鳥の歌行動は系列学習,系列生成のモデルとして,その神経機構が精力的に調べられている. その中でもジュウシマツと呼ばれる種の歌は,その遷移規則が確率的有限状態オートマトンで記述される. その歌は歌要素を一つの状態とみなすと,高次マルコフ過程とみなすことができる. 本研究では小鳥のHVC とRA と呼ばれる神経核に着目し,ジュウシマツの歌にみられる高次マルコフ過程の生成メカニズムのモデルを提案する. RAには特定の歌要素を生成するニューロン集団があり,それらはHVC のRA 投射ニューロンからの入力を受けて活動する.本モデルでは同じ歌要素でも異なるチャンクに属するものは,異なるRA 投射ニューロンが生成するという仮定を置いた.この仮定により,HVC 内のRA 投射ニューロンは単純マルコフ過程にしたがって遷移してもRA の出力パターンは高次マルコフ過程に従うようになる.次に,Drew とAbbott によるHVC のモデルを拡張し側抑制の機構を取り入れることで,HVC 内のRA 投射ニューロンに単純マルコフ過程に基づく確率的遷移が起きることを数値実験で示した. |
(英) |
Abstract The singing behavior of songbirds has been investigated as a model of sequence learning and production. The song of the Bengalese finches, Lonchura striata var. domestica, is especially well described by a finite state automaton including a stochastic transition of the song sequence. The note sequences of Bengalese finch songs are described as higher-order Markov processes. Focusing on the neural structure of songbirds, we propose a neural network model that generates higher-order Markov process. The neurons in a nucleus, the RA, encode each note and are activated by RA-projecting neurons in another nucleus, the HVC. We hypothesize that one note included in different chunks is encoded by different RA-projecting neuron groups. From this assumption, the output sequence of RA is a higher-order Markov process, even though the RA-projecting neurons in the HVC fire on first-order Markov processes. We propose the neural network model of local circuits in the HVC and explain the mechanism by which
RA-projecting neurons transit stochastically on first-order Markov processes. We used a numerical simulation to show that our model can generate first-order Markov process song sequences. |
キーワード |
(和) |
歌鳥 / HVC / 系列生成 / 有限状態オートマトン / / / / |
(英) |
songbird / HVC / sequence generation / finite state automaton / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 163, NC2006-42, pp. 25-30, 2006年7月. |
資料番号 |
NC2006-42 |
発行日 |
2006-07-07 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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