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講演抄録/キーワード
講演名 2012-06-28 14:15
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
宮田龍太東工大/学振)・太田桂輔理研)・青西 亨東工大NC2012-10
抄録 (和) 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. 
(英) We employ a top-down approach to finding optimal neural implementations for executing a computation of the hippocampal CA1 network considered to function as a hetero-associative memory, and giving an implementation
of computational roles of spike-timing-dependent plasticity (STDP).
First, hypothesizing that the hippocampal CA1 network computationally works as the hetero-associative memory, we formulate a minimum model of memory functions as a phase reduction model consisting of a STDP window function and a phase response curve (PRC). Next, we analytically derive the mutual information between a stored phase memory pattern and a network output. By maximizing the mutual information, we search pairs of STDP window functions and PRCs optimally functioning as the hetero-associative memory.
Here, we use PRCs of the hippocampal CA1 pyramidal neurons recorded in vitro, and under the constraint of measured PRCs, we search a set of optimal STDP window functions. A set of window functions we obtained qualitatively conform with various types of STDP reported previously.
キーワード (和) 海馬CA1錐体細胞 / STDP / 位相応答曲線 / 相互情報量最大化 / 条件付きエントロピー最小化 / 相互想起型連想記憶 / 振動子型連想記憶モデル / 位相ランジュバン方程式  
(英) hippocampal CA1 pyramidal neuron / spike-timing-dependent plasticity / phase response curve / mutual information maximization / conditional entropy minimization / hetero-associative memory / oscillator associative memory model / Langevin phase equation  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 108, NC2012-10, pp. 53-58, 2012年6月.
資料番号 NC2012-10 
発行日 2012-06-21 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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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 NC2012-10

研究会情報
研究会 NC IPSJ-BIO  
開催期間 2012-06-28 - 2012-06-29 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) OIST, Okinawa 
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 
テーマ(英) Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2012-06-NC-BIO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Characteristics Prediction of Synaptic Modification in the Hippocampal CA1 Network by Mutual information maximization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 海馬CA1錐体細胞 / hippocampal CA1 pyramidal neuron  
キーワード(2)(和/英) STDP / spike-timing-dependent plasticity  
キーワード(3)(和/英) 位相応答曲線 / phase response curve  
キーワード(4)(和/英) 相互情報量最大化 / mutual information maximization  
キーワード(5)(和/英) 条件付きエントロピー最小化 / conditional entropy minimization  
キーワード(6)(和/英) 相互想起型連想記憶 / hetero-associative memory  
キーワード(7)(和/英) 振動子型連想記憶モデル / oscillator associative memory model  
キーワード(8)(和/英) 位相ランジュバン方程式 / Langevin phase equation  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 宮田 龍太 / Ryota Miyata / ミヤタ リョウタ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大/学振)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 太田 桂輔 / Keisuke Ota / オオタ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
RIKEN (略称: RIKEN)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 青西 亨 / Toru Aonishi / アオニシ トオル
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
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講演者
発表日時 2012-06-28 14:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2012-10 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.108 
ページ範囲 pp.53-58 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2012-06-21 


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