| 講演名 | 2015-11-01 SPIKE-distanceを用いたニューロン間の結合構造推定 黒田 佳織(東京理科大), 長谷川 幹雄(東京理科大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 脳神経系の情報処理の仕組みを理解するためには，ニューロン間の結合構造を明らかにすることが一つの重要な課題である．我々はこれまでに，スパイク列間の距離を求めることによって，ニューラルネットワークの結合構造を推定する手法を提案している．しかし，従来の提案手法で用いていたスパイク列間の距離を求める指標であるSpike Time Metricはパラメトリックな指標で結合推定に用いるには適切なパラメータを設定する必要があった．本稿では，Spike Time Metricの代わりに，Kreuzらによって提案されたSPIKE-distanceを用いてスパイク列間の距離を求めた．SPIKE-distanceはスパイク列間の距離を求めることができ，かつノンパラメトリックな指標である．SPIKE-distanceによって求められたスパイク列間の距離を用いて，ニューロン間の結合推定をした結果，従来の提案手法よりも高い精度で推定することが可能であることが示された． |
| 抄録(英) | To understand information processing in the brain, it is important to clarify the connectivity between neurons. We have already proposed the method of estimating connectivities between neurons only from observed multiple spike sequences by quantifying distance between spike sequences. To quantify distance between spike sequences, the spike time metric is used. However, the spike time metric involves a parameter. Then, we have to set an optimal parameter in the spike time metric. In this report, we used the SPIKE-distance instead of the spike time metric. The SPIKE-distance is a parameter-free measure which can quantify the distance between spike sequences. Using the SPIKE-distance, we estimate the network structure. As a result, the proposed method exhibits higher performance than the previous method. |
| キーワード(和) | スパイク列 / SPIKE-distance / 偏解析 |
| キーワード(英) | spike sequence / SPIKE-distance / partialization analysis |
| 資料番号 | NLP2015-125 |
| 発行日 | 2015-10-24 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2015/10/31(から2日開催) |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館(沖縄県石垣市) |
| 開催地（英） | Nobumoto Ohama Memorial Hall |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, etc. |
| 委員長氏名（和） | 神野 健哉(日本工大) |
| 委員長氏名（英） | Kenya Jinno(Nippon Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 藤坂 尚登(広島市大) |
| 副委員長氏名（英） | Naoto Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 長谷川 幹雄(東京理科大) / 和田 昌浩(甲南大) |
| 幹事氏名（英） | Mikio Hasegawa(Tokyo Univ. of Science) / Masahiro Wada(Konan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 麻原 寛之(岡山理科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) |
| 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 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | SPIKE-distanceを用いたニューロン間の結合構造推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of connectivity between neurons using SPIKE-distance |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイク列 / spike sequence |
| キーワード(2)（和/英） | SPIKE-distance / SPIKE-distance |
| キーワード(3)（和/英） | 偏解析 / partialization analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 黒田 佳織 / Kaori Kuroda |
| 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：Tokyo Univ. of Science) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa |
| 第 2 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：Tokyo Univ. of Science) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 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：Tokyo Univ. of Science) |
| 発表年月日 | 2015-11-01 |
| 資料番号 | NLP2015-125 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NLP-284 |
| ページ範囲 | pp.105-109(NLP), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2015-10-24 (NLP) |