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講演抄録/キーワード
講演名 2013-06-28 15:35
スパイクデータ解析のためのグラフ構造モデリング
樋口 翔野田淳史早大)・日野英逸筑波大)・村田 昇早大NC2013-14
抄録 (和) 動物は脳内のニューロンの協調的な活動により情報を処理している.この協調の様子をグラフとして表現し,その構造を推定することは,脳内における情報処理の仕組みの理解につながる.ニューロンのシナプス結合には向きが存在するため,ニューロンの結合モデルとしては有向グラフが適切であり,また,グラフ構造推定手法としても有向グラフに適用可能な手法が要求される.
本研究では,digraph Laplacianによって有向グラフを簡潔に表現し,グラフ上で情報が遷移する様子をモデル化する.さらに,モデルのパラメータ推定手法を提案する.ニューロンモデルから作成したデータを用いて,提案手法によって有向グラフ構造の推定が可能であることを実験的に示す. 
(英) Information in the brain is processed by neural cooperative activity.Estimation of neural graph structures is important to understand the mechanism of information processing in the brain.Since neural connections are asymmetric, directed graphs are appropriate to represent neural graph structures.
In this paper, directed graphs are represented using the digraph Laplacian, and information transition on graphs is modeled by an exponential map of the digraph Laplacian.
Moreover, a parameter estimation method is proposed.
At last, the proposed method is experimentally shown to be able to estimate directed graph structures using artificial neural spike data.
キーワード (和) グラフ構造 / Digraph Laplacian / スパイクデータ解析 / ニューラルネットワーク / / / /  
(英) Graph Structure / Digraph Laplacian / Spike Data Analysis / Neural Networks / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 111, NC2013-14, pp. 145-150, 2013年6月.
資料番号 NC2013-14 
発行日 2013-06-20 (NC) 
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 NC2013-14

研究会情報
研究会 NC IPSJ-BIO  
開催期間 2013-06-27 - 2013-06-28 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology 
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 2013-06-NC-BIO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) スパイクデータ解析のためのグラフ構造モデリング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Graph Structure Modeling for Spike Data Analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) グラフ構造 / Graph Structure  
キーワード(2)(和/英) Digraph Laplacian / Digraph Laplacian  
キーワード(3)(和/英) スパイクデータ解析 / Spike Data Analysis  
キーワード(4)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Networks  
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) 樋口 翔 / Sho Higuchi / ヒグチ ショウ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 野田 淳史 / Atsushi Noda / ノダ アツシ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ
第3著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 村田 昇 / Noboru Murata / ムラタ ノボル
第4著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-06-28 15:35:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2013-14 
巻番号(vol) vol.113 
号番号(no) no.111 
ページ範囲 pp.145-150 
ページ数
発行日 2013-06-20 (NC) 


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