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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2007-04-25 13:30 STDP学習則により形成されるニューラルネットワークの構造解析 ○加藤秀行・池口 徹（埼玉大）  NLP2007-3 |
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| 抄録 | （和） | 近年，スパイクタイミング依存可塑性(以下STDPと呼ぶ)によって，ニューラルネットワークが非常に複雑ではあるが機能的なネットワーク構造を呈することが報告されている．ここで，機能的なネットワーク構造とは，スモールワールドネットワークやスケールフリーネットワークなどの複雑ネットワーク構造を意味する．しかし，これまでの報告では，生理学的妥当性が低い実験条件による解析結果のみが報告されている．さらに，STDP学習則には，加法性と乗法性の学習則が存在するにも関わらず，いずれか一方の学習則に対する検討がなされているのみである．そこで，本報告では，より生理学的妥当性の高い実験条件を用いた場合のニューラルネットワークの呈するスモールワールド性を解析する．さらに，加法性，乗法性と2種類の学習則を作用させた場合のそのスモールワールド性にどのような違いが出現するのかを数値実験により解析した． |
| （英） | Recently, it has been reported that neural networks self-organize to produce functional complex networks using the Spike Timing Dependent synaptic Plasticity (STDP). The functional complex networks mean small-world networks and scale-free networks. However, experimental conditions used in the previous reports are not physiologically reasonable. In addition, although there are two kinds of learning rules in the STDP, additive and multiplicative, no reports have clarified how these two types are related, and what are different points between these two types of learning. Thus, in this report, we analysed the neural network structures using two kinds of the STDP learning rules with experimental conditions is physiologically valid. We show that a neural network with the multiplicative STDP learning rule evolves to a more small-world network than the additive one. | |
| キーワード | （和） | STDP学習則 / ニューラルネットワーク / ネットワーク構造 / / / / / |
| （英） | STDP learning rule / neural network / network structure / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 21, NLP2007-3, pp. 13-18, 2007年4月. | |
| 資料番号 | NLP2007-3 | |
| 発行日 | 2007-04-18 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2007-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2007-04-25 - 2007-04-25 |
| 開催地（和） | 上智大学軽井沢セミナーハウス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2007-04-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | STDP学習則により形成されるニューラルネットワークの構造解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis on network structures of neural networks with STDP learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | STDP学習則 / STDP learning rule |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワーク構造 / network structure |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 秀行 / Hideyuki Kato / カトウ ヒデユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2007-04-25 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2007-3 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.21 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2007-04-18 (NLP) |
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