講演名 | 2006-06-16 階層型自己組織化による嗅内皮質のグリッド細胞モデル(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」) 大城 尚紀, 倉田 耕治, |
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抄録(和) | ラットの嗅内皮質(dMEC)において,六方格子状に離散的に配置された受容野を持つ場所細胞(grid cell)が見つかた.この細胞は視覚入力により駆動され,学習によってその特性を獲得する.隣接する細胞は位相のずれた同様の受容野となっている.本発表ではこの受容野を再現する階層型自己組織神経回路モデルを提案する.モデルは2層のLVQで構成され,上位層と下位層に分かれる.各層は位置に応じた同じ入力を受け,下位層は上位層からの抑制入力を受けながら学習を行なう.これにより下位層には離散的で周期的な受容野が形成される. |
抄録(英) | In recent study of cortical micro circuits, it was found that spatial information is represented by 'grid cells' in the dorsocaudal medial entorhinal cortex (dMEC). The receptive field of a grid cell consists of periodically distributed small regions. In this paper, we proposed a new computational model based on information separation method, which can reproduce such a receptive field. The model consists of two LVQ(learning vector quantization) layers. Both of the layers receive external input representing position, and one of them receives inhibitory input from the other via anti-Hebbian synapses. |
キーワード(和) | 自己組織化 / グリッド細胞 / 学習ベクトル量子化(LVQ) |
キーワード(英) | self-organizing model / grid cell / LVQ |
資料番号 | NC2006-32 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 2006/6/9(から1日開催) |
開催地(和) | |
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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) | 階層型自己組織化による嗅内皮質のグリッド細胞モデル(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」) |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | A self-organizing model of the grid cells in the entorhinal cortex |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 自己組織化 / self-organizing model |
キーワード(2)(和/英) | グリッド細胞 / grid cell |
キーワード(3)(和/英) | 学習ベクトル量子化(LVQ) / LVQ |
第 1 著者 氏名(和/英) | 大城 尚紀 / Naoki OSHIRO |
第 1 著者 所属(和/英) | 琉球大学工学部 Faculty of Engineering, University of the Ryukyus |
第 2 著者 氏名(和/英) | 倉田 耕治 / Koji KURATA |
第 2 著者 所属(和/英) | 琉球大学工学部 Faculty of Engineering, University of the Ryukyus |
発表年月日 | 2006-06-16 |
資料番号 | NC2006-32 |
巻番号(vol) | vol.106 |
号番号(no) | 102 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 5 |
発行日 |