| 講演名 | 2008-11-07 離散的かつ連続的な情報表現を持つ神経回路モデル(ニューロハードウェア,一般) 北園 淳, 大森 敏明, 岡田 真人, |
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| 抄録(和) | 連想記憶モデルとメキシカンハット型相互作用をもつ神経回路モデルは,神経回路モデルにおいて二つの最も代表的なアトラクターネットワークである.連想記憶モデルでは,複数のパターンが個々のポイントアトラクターによって記憶されており,離散的な情報表現が実現される.一方,メキシカンハット型相互作用を持つ神経回路モデルでは,ワーキングメモリーや初期視覚野のコラム構造などで見られる連続的な情報表現がラインアトラクターにより実現される.本研究で,我々は,離散的情報表現と連続的情報表現の両方の性質を備えた神経回路モデルを提案する.統計力学に基づいた解析により,記憶パターンが空間的に局在して想起される局在想起相が存在することが示される.局在想起相では,想起が局在的に生じる場所に関して中立安定であるとともに,異なるパターン同士は直交しているため,提案モデルでは離散的かつ連続的な情報表現が実現されることが示される.さらに,局在想起相の出現に反強磁性相互作用と外部磁場が重要であることを示す. |
| 抄録(英) | An associative memory model and a neural network model with Mexican-hat type interaction are the two most typical attractor networks in the artificial neural network models. The associative memory model has discretely distributed fixed-point attractors, and realizes discrete information representation. On the other hand, the neural network model with Mexican-hat type interaction realizes continuous information representation by a line attractor, seen in working memory in the prefrontal cortex and columnar activity in the visual cortex. In the present study, we propose a neural network model which realizes discrete and continuous information representation. By analysis based on statistical mechanics, we find that the localized retrieval phase exists in the proposed model, where a memory pattern is retrieved in localized subpopulation of the network. In the localized retrieval phase, the discrete and continuous information representation is realized by orthogonality of memory patterns and neutral stability of fixed points along positions of the localized retrieval. The obtained phase diagram suggests that the anti-ferromagnetic interaction and the external field are important to generate the localized retrieval phase. |
| キーワード(和) | メキシカンハット型相互作用 / 連想記憶モデル / 孤立局在興奮 / 統計力学 |
| キーワード(英) | Mexican-hat type interaction / Associative memory model / Localized activity / Statistical mechanics |
| 資料番号 | NC2008-61 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2008/10/31(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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| 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） | 離散的かつ連続的な情報表現を持つ神経回路モデル(ニューロハードウェア,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural network model with discrete and continuous information representation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | メキシカンハット型相互作用 / Mexican-hat type interaction |
| キーワード(2)（和/英） | 連想記憶モデル / Associative memory model |
| キーワード(3)（和/英） | 孤立局在興奮 / Localized activity |
| キーワード(4)（和/英） | 統計力学 / Statistical mechanics |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 北園 淳 / Jun KITAZONO |
| 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 Science, The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大森 敏明 / Toshiaki OMORI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院新領域創成科学研究科:独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター Graduate School of Frontier Science, The University of Tokyo: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:独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター Graduate School of Frontier Science, The University of Tokyo:RIKEN Brain Science Institute |
| 発表年月日 | 2008-11-07 |
| 資料番号 | NC2008-61 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 281 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |