| 講演名 | 1997/10/20 脳における階層的時系列符号化と短期記憶の原理について 二見 亮弘, 星宮 望, |
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| 抄録(和) | 階層的なパターン遷移の検出と統合の原理によって、限られたパターンから構成される任意の時系列をおおまかに符号化できることを、計算機シミュレーションで明らかにした。この原理に基づく処理機構は神経回路網の自己組織的な学習によって形成できるため、脳における時系列符号化のモデルとして有効であると考えられる。また、時系列から記憶痕跡 (発火パターン) への写像に連続性があるため、時系列認識の前処理モデルとしても有効であると考えられる。符号化の評価にあたっては、時系列の再生を学習させた神経回路モデルの汎化能力を調べるという方法を用いた。 |
| 抄録(英) | It is shown by the computer simulations that arbitrary temporal sequences can be roughly encoded into neural memory traces by the principle of hierarchical transition detection and integration. The neural sequence encoders based on this principle can be self-organized wtithout teachers. It is also shown that the mapping from sequence into memory trace has good continuity. For the evaluation of the encoding scheme, generalization abilities are examined on neural netwrork models which were trained to reproduce the encoded sequences. |
| キーワード(和) | 神経回路 / 時系列 / 符号化 / 短期記憶 / 再生 |
| キーワード(英) | Neural network / Sequence / Encoding / Short-term memory / Reproduction |
| 資料番号 | NC97-38 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/10/20(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 脳における階層的時系列符号化と短期記憶の原理について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the Principle of Hierarchical Sequence Encoding and Short-Term Memory in the Brain |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 神経回路 / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列 / Sequence |
| キーワード(3)（和/英） | 符号化 / Encoding |
| キーワード(4)（和/英） | 短期記憶 / Short-term memory |
| キーワード(5)（和/英） | 再生 / Reproduction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 二見 亮弘 / Ryoko Futami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科電子工学専攻 Dept. of Electronic Engineering, Tohoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 星宮 望 / Nozomu Hoshimiya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科電子工学専攻 Dept. of Electronic Engineering, Tohoku University |
| 発表年月日 | 1997/10/20 |
| 資料番号 | NC97-38 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 332 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |