| 講演名 | 2019-05-10 スパイク間隔時系列を用いたニューラルネットワークの構造推定 澤田 和弥(東京理科大), 島田 裕(埼玉大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，Gap結合したニューロンの数理モデルに対して，因果推定手法のConvergent Cross Mappingを適用することで，ニューラルネットワークの構造推定を行っている．具体的には，2頂点，6頂点のネットワークでニューロンを結合し，得られた膜電位時系列をスパイク間隔時系列に変換し，CCMを適用することによりニューラルネットワークの構造推定可能性を調査した．その結果，ニューラルネットワークの構造推定においては，膜電位時系列を用いるよりもスパイク間隔時系列を用いる方が有効となることが示された． |
| 抄録(英) | In this paper, we apply the causal estimation method of Convergent Cross Mapping to a mathematical model of neural networks to estimate their structures. Neurons were connected by gap junctions and the obtained membrane potential time series were converted to inter-spike-interval time series. We investigated performance of estimating neural network structures by applying CCM to the obtained inter-spike-interval time series. As a result, it is suggested that using inter-spike-interval time series may be effective for estimation of neural network structures. |
| キーワード(和) | 非線形時系列解析 / 因果推定 / スパイク間隔 / Izhikevichニューロンモデル / Gap結合 |
| キーワード(英) | Nonlinear time series analysis / causal estimation / Inter-spike-interval / Izhikevich neuron model / Gap junction |
| 資料番号 | NLP2019-3 |
| 発行日 | 2019-05-03 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2019/5/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | J:COM ホルトホール大分 |
| 開催地（英） | J:COM HoltoHALL OITA |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 委員長氏名（和） | 高橋 規一(岡山大) |
| 委員長氏名（英） | Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 山内 将行(広島工大) / 木村 貴幸(日本工大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 真之(京大) / 島田 裕(埼玉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) / Yutaka Shimada(Saitama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スパイク間隔時系列を用いたニューラルネットワークの構造推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Structure estimation of a neural network using Inter-spike-interval |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非線形時系列解析 / Nonlinear time series analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 因果推定 / causal estimation |
| キーワード(3)（和/英） | スパイク間隔 / Inter-spike-interval |
| キーワード(4)（和/英） | Izhikevichニューロンモデル / Izhikevich neuron model |
| キーワード(5)（和/英） | Gap結合 / Gap junction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 澤田 和弥 / Kazuya Sawada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 島田 裕 / Yutaka Shimada |
| 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） | 池口 徹 / Ikeguchi Tohru |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2019-05-10 |
| 資料番号 | NLP2019-3 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-19 |
| ページ範囲 | pp.13-18(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-03 (NLP) |