| 講演名 | 2012-06-28 相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) 宮田 龍太, 太田 桂輔, 青西 亨, |
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| 抄録(和) | 海馬CA1ネットワークで行われていると考えられている計算を最適に実現する神経実装をトップダウン的に求め,海馬CA1錐体細胞に存在するシナプス可塑性様式であるspike-timing-dependent plasticity (STDP)の計算論的役割の可能性を示す.まず,海馬CA1での計算は相互想起型連想記憶であると仮定し,この計算を実現する最小記述モデルを,STDP窓関数と位相応答曲線(phase response curve, PRC)からなる位相縮約モデルで構成する.そして,STDPで記銘した位相パターンと回路の出力パターンの間の相互情報量を解析的に導出する.この相互情報量を最大化することにより,相互想起型連想記憶を実現する最適なSTDPとPRCの組み合わせを探索する.我々は,電気生理実験で測定した海馬CA1錐体細胞のPRCを与え,この制約下で記憶想起に最適なSTDP窓関数を探索する.我々が求めたSTDP窓関数の集合は,先行研究で報告されている多様な窓関数と定性的に一致するものである. |
| 抄録(英) | We employ a top-down approach to finding optimal neural implementations for executing a computation of the hippocampal CA1 network considered to function as a hetero-associative memory, and giving an implementation of computational roles of spike-timing-dependent plasticity (STDP). First, hypothesizing that the hippocampal CA1 network computationally works as the hetero-associative memory, we formulate a minimum model of memory functions as a phase reduction model consisting of a STDP window function and a phase response curve (PRC). Next, we analytically derive the mutual information between a stored phase memory pattern and a network output. By maximizing the mutual information, we search pairs of STDP window functions and PRCs optimally functioning as the hetero-associative memory. Here, we use PRCs of the hippocampal CA1 pyramidal neurons recorded in vitro, and under the constraint of measured PRCs, we search a set of optimal STDP window functions. A set of window functions we obtained qualitatively conform with various types of STDP reported previously. |
| キーワード(和) | 海馬CA1錐体細胞 / STDP / 位相応答曲線 / 相互情報量最大化 / 相互想起型連想記憶 / 振動子型連想記憶モデル |
| キーワード(英) | hippocampal CA1 pyramidal neuron / spike-timing-dependent plasticity / phase response curve / mutual information maximization / hetero-associative memory / oscillator associative memory model |
| 資料番号 | NC2012-10 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2012/6/21(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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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） | 相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Characteristics Prediction of Synaptic Modification in the Hippocampal CAl Network by Mutual information maximization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 海馬CA1錐体細胞 / hippocampal CA1 pyramidal neuron |
| キーワード(2)（和/英） | STDP / spike-timing-dependent plasticity |
| キーワード(3)（和/英） | 位相応答曲線 / phase response curve |
| キーワード(4)（和/英） | 相互情報量最大化 / mutual information maximization |
| キーワード(5)（和/英） | 相互想起型連想記憶 / hetero-associative memory |
| キーワード(6)（和/英） | 振動子型連想記憶モデル / oscillator associative memory model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮田 龍太 / Ryota MIYATA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科:日本学術振興会 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology:JSPS Research |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 太田 桂輔 / Keisuke OTA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター Brain Science Institute, RIKEN |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 青西 亨 / Toru AONISHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2012-06-28 |
| 資料番号 | NC2012-10 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 108 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |