| 講演名 | 2007-01-25 ヘブシナプスを持つH-H系のレート縮約(ニューラルネットワーク画像復元及び一般) 大泉 匡史, 宮脇 陽一, 岡田 真人, |
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| 抄録(和) | 我々は,Shrikiらの定式化に従いHodgkin-Huxley方程式系をレートモデル系へと縮約する方法を提案した[1][2].しかしながら,提案した枠組みの中では,我々はHodgkin-Huxley型のコンダクタンスペースモデルのf-Iカーブの閾値とゲインがリークコンダクタンスに対し二次の依存性を持つことをアドホックに仮定していた.本論文においては,我々は赤池情報量規準を用いて,f-Iカーブのゲイン閾値のリークコンダクタンスの依存性に関して最適なモデル選択を議論する.それから我々は,我々の提案するレート縮約の方法をへブ結合を持つHodgkin-Huxley方程式系に対して適用する.我々は三個の相関のある記憶パターンを系に埋め込み,記憶状態と混合状態の間の相転移を調べた.その結果,我々のレート縮約の方法はHodgkin-Huxley方程式系の結果を再現することが示された. |
| 抄録(英) | We proposed a systematic reduction method from a Hodgkin-Huxley type network model to a rate network model according to Shriki et al.'s formulation [1] [2]. However, in the proposed framework, we ad hoc assumed that the threshold and gain of the f-I curve of the Hodgkin-Huxley type conductance-based model have second order dependence on the leak conductance. Here we discuss an optimal model selection with respect to the dependence of the threshold and gain on the f-I curve by making use of Akaike information criterion. We then apply our rate reduction method to the Hodgkin-Huxley type network with a Hebbian connection. We store three correlated patterns in this network and investigate the phase transition between memory state and mixed state. We show that our rate model reproduce the results of the Hodgkin-Huxley type network very well. |
| キーワード(和) | Hodgkin-Huxley方程式 / レート縮約 / 連想記憶 / 赤池情報量規準 |
| キーワード(英) | Hodgkin-Huxley equations / rate reduction / associative memory / Akaike information criterion |
| 資料番号 | NC2006-94 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2007/1/18(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | ヘブシナプスを持つH-H系のレート縮約(ニューラルネットワーク画像復元及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Rate reduction for a Hodgkin-Huxley type network model with a Hebbian connection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Hodgkin-Huxley方程式 / Hodgkin-Huxley equations |
| キーワード(2)（和/英） | レート縮約 / rate reduction |
| キーワード(3)（和/英） | 連想記憶 / associative memory |
| キーワード(4)（和/英） | 赤池情報量規準 / Akaike information criterion |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大泉 匡史 / Masafumi OIZUMI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院新領域創成科学研究科 Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 宮脇 陽一 / Yoichi MIYAWAKI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (独)情報通信研究機構、ATR脳情報研究所:理化学研究所脳科学総合研究センター NICT:ATR Computational Neuroscience Laboratories:RIKEN Brain Science Institute |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岡田 真人 / Masato OKADA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院新領域創成科学研究科:理化学研究所脳科学総合研究センター Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo:RIKEN Brain Science Institute |
| 発表年月日 | 2007-01-25 |
| 資料番号 | NC2006-94 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 500 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |