| 講演名 | 2011-01-24 神経細胞の冗長性は運動学習の速度を最大化する(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル) 瀧山 健, 岡田 真人, |
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| 抄録(和) | 運動システムにおいてニューロンの数は筋肉の数より圧倒的に多い.しかしながら,このニューロンの冗長性が担う機能的,計算論的な役割は未だ明らかでない.視覚回転外乱,回転力場への適応を模擬したニューラルネットワークを解析した結果,十分な神経細胞の冗長性は学習速度を最大化することを解析的に示した.さらに神経細胞の冗長性はシナプス結合の学習則と行動実験結果を再現できるモデル,すなわち線形動的システムを等価にすることを示した.更に,生物学的に妥当なニューラルネットワークモデル,ここでは再帰的結合,2層構造,そして歪んだ2山の選択方位分布をもつニューラルネットワークモデルを解析した.その結果,神経細胞の冗長性は生物学的に妥当なモデルにおいても学習速度を最大化することを示した. |
| 抄録(英) | Neurons are overwhelmingly more numerous than muscles in our motor system. However, an open question remains as to what the functional and computational roles of this neuron redundancy are. Our analysis on a neural network model, assuming visuomotor or force field adaptation, revealed that learning speed reaches its maximum value if the model includes sufficient neuron redundancy. Neuron redundancy also yields the equivalence between a learning rule of synaptic weights and a model for sensorimotor learning, or linear dynamical system. We subsequently run numerical simulations of more biological plausible neural network models. The results suggest that neuron redundancy contributes to maximizing learning speed and also that the learning curves observed in behavioral experiments are tuned to be as fast as possible. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 運動野 / 汎化関数 / 運動学習 / 冗長なネットワーク |
| キーワード(英) | Neural network / Motor cortex / Generalization function / Motor learning / Redundant network |
| 資料番号 | NLP2010-139,NC2010-103 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2011/1/17(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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 神経細胞の冗長性は運動学習の速度を最大化する(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Maximization of learning speed in motor cortex due to neuron redundancy |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 運動野 / Motor cortex |
| キーワード(3)（和/英） | 汎化関数 / Generalization function |
| キーワード(4)（和/英） | 運動学習 / Motor learning |
| キーワード(5)（和/英） | 冗長なネットワーク / Redundant network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 瀧山 健 / Ken TAKIYAMA |
| 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） | 岡田 真人 / Masato OKADA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 理化学研究所脳科学総合研究センター Brain Science Institute, RIKEN |
| 発表年月日 | 2011-01-24 |
| 資料番号 | NLP2010-139,NC2010-103 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 387 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |