| 講演名 | 2015-08-06 スパイキングニューロンモデルにおけるパラメータ推定 黒川 弘章(東京工科大), 小松崎 俊一(東京工科大), 加藤 秀行(東京工科大), |
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| 抄録(和) | 神経細胞は生体内で複雑なネットワークを形成し様々な機能を実現する。この機能の解明には様々なアプローチがあるが、神経細胞間での信号の流れを把握することは一つの有効な手法である。個々の神経細胞に注目すると神経細胞は多入力一出力の入出力関係を持つため、神経細胞の入力を一度に観測するのは困難である。しかしながら神経細胞の出力時系列を観測することは比較的容易である。そこで、単一の細胞に着目し、観測された神経細胞の出力時系列から神経細胞への入力の総和の時系列を推定する方法を提案する。提案手法ではIzhikevichによるSpiking Neuronモデルを用いており、Spiking Neuronモデルの出力時系列が、観測された時系列と同じになるような入力時系列及びSpiking Neuronモデルのパラメータの推定を行う。ここで推定には遺伝的アルゴリズムを用いている。人工的に生成された出力時系列データを用いたシミュレーションによりいくつかの結果を示し、提案する手法の特性と有効性を示す。 |
| 抄録(英) | The complex network structure realizes various functions in biological neuronal systems. The investigation of the signal flows in neuronal networks is one of the effectual method to investigate these functions. Each single neuron in the biological neuronal systems consists of multiple inputs and a single output. It is difficult to measure all input flows at once because the neuron has a huge number of inputs in general. However, it is comparatively easy to measure the single output by recent measurement techniques. In this study, we show the method to estimate the time sequence of total sum of the neuronal inputs by using measured time sequence of neuronal output. In our method, the simple spiking neuron model that had been proposed by Izhikevich is used. The parameters of the model and the input sequence is estimated so as to provide similar output sequence to the measured output sequence. In this method, the genetic algorithm is used for the estimation. In the simulations, our method is tested using artificially generated output time sequence data. The simulation results show the characteristics of our method, and we discuss the performances and potentialities of our method. |
| キーワード(和) | スパイキングニューロンモデル / パラメータ推定 |
| キーワード(英) | spiking neuron model / parameter estimation |
| 資料番号 | CCS2015-29 |
| 発行日 | 2015-07-30 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
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| 開催期間 | 2015/8/6(から2日開催) |
| 開催地（和） | 第一滝本館（北海道登別市） |
| 開催地（英） | Dai-ichi Takimotokan (Noboribetsu, Hokkaido) |
| テーマ（和） | ネットワークの科学, 一般 |
| テーマ（英） | Network Science, etc. |
| 委員長氏名（和） | 関屋 大雄(千葉大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroo Sekiya(Chiba Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 坪 泰宏(立命館大) / 若宮 直紀(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Yasuhiro Tsubo(Ritsumeikan Univ.) / Naoki Wakamiya(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 荒井 伸太郎(香川高専) / 鳥飼 弘幸(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Shintaro Arai(Kagawa National College of Tech.) / Hiroyuki Torikai(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 貴幸(日本工大) / Song-Ju Kim(物質・材料研究機構) / 高橋 亮(京大) / 寺前 順之介(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Song-Ju Kim(NIMS) / Ryo Takahashi(Kyoto Univ.) / Junnosuke Teramae(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スパイキングニューロンモデルにおけるパラメータ推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Parameter estimation of the spiking neuron model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイキングニューロンモデル / spiking neuron model |
| キーワード(2)（和/英） | パラメータ推定 / parameter estimation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工科大学(略称：東京工科大) Tokyo University of Technology(略称：Tokyo University of Technology) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小松崎 俊一 / Shunichi Komatsuzaki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工科大学(略称：東京工科大) Tokyo University of Technology(略称：Tokyo University of Technology) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 加藤 秀行 / Hideyuki Kato |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工科大学(略称：東京工科大) Tokyo University of Technology(略称：Tokyo University of Technology) |
| 発表年月日 | 2015-08-06 |
| 資料番号 | CCS2015-29 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | CCS-178 |
| ページ範囲 | pp.1-6(CCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-07-30 (CCS) |