講演名 1996/3/19
フィードフォワード結合多層振動神経回路の学習モデル
草ヶ谷 茂樹, 山口 陽子,
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抄録(和) 海馬体の神経構造と海馬シータリズムの行動依存性を取り入れた教師付き学習モデルを提案する. 回路は位相記述の神経素子からなる前向き結合の3層神経回路と1つのペースメーカーとからなる. 層間結合はコバリアンスルールに従って, 可塑性を持つとする. 入力/出力のべクトルパターンの対をペースメーカーからの振動性入力にのせて入力側/出力側の層にそれぞれ同期, または非同期な活動として与える. 最終的には3層全体にわたって, 同期グループが形成されるようにシナプスは変化して層間結合が形成される. 学習終了後は複雑な入力に対して, 複数の記憶パターンの位相分離による同時想起をするなど動的リンキングの機能を示す.
抄録(英) A learning algorithm is proposed for a layered oscillator neural network model, given as a simple model of hippocampus. The model consist of phase neural oscillators; three layer with feedforward connections and a pace-maker unit. The interlayer connections have the plasticity according to the covariance rule. The supervisory control is given to the first and the last layer from the pace-maker unit as constraints of synchronization or desynchronization with the input/output pattern vectors. It is demonstrated that the network model after training show the dynamical linking activities for complex input patterns.
キーワード(和) 海馬 / シータリズム / 同期 / コバリアンスルール / 学習
キーワード(英) hippocampus / theta rhythm / synchronization / covariance rule / learning
資料番号 NC95-158
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1996/3/19(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) フィードフォワード結合多層振動神経回路の学習モデル
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Learning Algorithm for Layered Oscillator Neural Networks
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 海馬 / hippocampus
キーワード(2)(和/英) シータリズム / theta rhythm
キーワード(3)(和/英) 同期 / synchronization
キーワード(4)(和/英) コバリアンスルール / covariance rule
キーワード(5)(和/英) 学習 / learning
第 1 著者 氏名(和/英) 草ヶ谷 茂樹 / Shigeki Kusagaya
第 1 著者 所属(和/英) 東京電機大学理工学部情報科学科
Department of Information Sciences, College of Science and Engineering, Tokyo Denki University
第 2 著者 氏名(和/英) 山口 陽子 / Yoko Yamaguchi
第 2 著者 所属(和/英) 東京電機大学理工学部情報科学科
Department of Information Sciences, College of Science and Engineering, Tokyo Denki University
発表年月日 1996/3/19
資料番号 NC95-158
巻番号(vol) vol.95
号番号(no) 599
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日