講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-12-22 11:40
dual networkにおける系列学習の数値実験 ○内藤 剛・岩井俊哉(日大) NC2007-77 |
抄録 |
(和) |
短期記憶の保持および長期記憶の形成をニューラルコンピューティングで実現するため、Jensenらは海馬周辺の生理学的な現象を抽出し、自己連想ネットワークと相互連想ネットワークからなるdual networkモデルを考案した。かれらのモデルでは重複項目のある複数系列の学習が可能と報告されている。ただし、彼らは数値実験の方法を示していない。私達は彼らのモデルの再試を行い、重複項目のある複数系列の学習ができず、一つ目の系列の学習で形成されたシナプス荷重が、二つ目の系列の学習時に破壊されたことを確認した。そこで、私達はSTDP ( Spike-Timing Dependent synaptic Plasticity)を考慮した学習則を用い、重複項目のある複数系列の学習に成功した。 |
(英) |
In order to realize the mechanics to maintain short term memory (STM) and to form the long term memory (LTM) from STM by a neural computing, Jensen et al. propose the dual network model by extracting physiological phenomena appeared in and around the Hippocampus. They indicate in their paper the possibility to learn two sequences that have a same item. The method of their numerical experiments for the sequence learning is not shown in their paper in detail. However, our numerical experiments of the sequence learning by using their model is not succeeded: Well learned synaptic weights of the first sequence are destroyed during the learning of the second sequence. By applying STDP to a learning rule of synaptic weights, two sequences which have a same item are successfully learned. |
キーワード |
(和) |
海馬 / 短期記憶 / 長期記憶 / 系列の学習 / / / / |
(英) |
Hippocampus / Short Term Memory / Long Term Memory / Sequence Learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 410, NC2007-77, pp. 37-42, 2007年12月. |
資料番号 |
NC2007-77 |
発行日 |
2007-12-15 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2007-77 |