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神経回路における確率的情報処理の学習基盤の解明

Research Project

Project/Area Number 14J07949
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Research Field Soft computing
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

平谷 直輝  東京大学, 新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC2)

Project Period (FY) 2014-04-25 – 2016-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2015)
Budget Amount *help
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2015: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2014: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Keywordsシナプス可塑性 / Synaptic Plasticity / Neural decoding
Outline of Annual Research Achievements

平成27年度は、博士論文の執筆およびディフェンスを行い、博士(科学)の学位を取得するとともに、神経回路での学習および計算における確率的プロセスの重要性について研究を進めた。
第一に、昨年度から引き続き、結合可塑性の機能的意味について理論的研究を行った。従来、脳での学習を担うシナプス可塑性は、主にシナプス後ニューロンのスパインの大きさ・組成の変化により起こると考えられていたが、近年、スパイン自体の除去・および生成も頻繁に起こることが明らかになった。そこで、本研究ではスパインの生成・除去により実現される結合可塑性が、どのようにしてシナプス可塑性と協調的に学習をおよび情報処理を担うのかを考察した。
その結果、ヘッブ型の結合可塑性を用いることで、従来提案されていたカットオフ型の結合可塑性よりも、入力ニューロン群における多様性に対してロバストな推定が可能になることが分かった。この結果は、確率的な結合可塑性の、決定論的な可塑性に対する優位性を示唆する。また、シナプスの不確定性と結合確率の実験値をモデルと比較した結果、実際のシナプスにおいても、結合可能性が情報表現において重要な役割を果たすべきことが示された。
また、最近の実験研究において、大脳皮質の局所神経回路において、ニューロン同士の結合の多くは複数のシナプスによって担われていることが明らかになった。例えば、マウスのバレル皮質において、ニューロン間結合の平均シナプス数は10個程度であると推定されている。一方で、なぜシナプス結合にこのような冗長性が存在するのかは依然明らかになっていない。そこで次に、樹状突起を持つニューロンのモデルを用いて、冗長なシナプス結合の機能的意味の解明を行った。その結果、シナプス結合の冗長性を利用することで、入出力に対してベイジアンの意味で最適な学習を実装できることを明らかになった。

Research Progress Status

27年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

27年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2015 Annual Research Report
  • 2014 Annual Research Report
  • Research Products

    (11 results)

All 2016 2015 2014

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results,  Acknowledgement Compliant: 1 results) Presentation (9 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Journal Article] Mixed Signal Learning by Spike Correlation Propagation in Feedback Inhibitory Circuits2015

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Journal Title

      PLOS Computational Biology

      Volume: 11(4) Issue: 4 Pages: e1004227-e1004227

    • DOI

      10.1371/journal.pcbi.1004227

    • Related Report
      2014 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
  • [Journal Article] Interplay between short- and long-term plasticity in cell-assembly formation2014

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Journal Title

      PLOS ONE

      Volume: 9(7) Issue: 7 Pages: 1-16

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0101535

    • Related Report
      2014 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 冗長なシナプス結合による最適学習2016

    • Author(s)
      平谷直輝、深井朋樹
    • Organizer
      日本物理学会第 71 回年次大会
    • Place of Presentation
      東北学院大学
    • Year and Date
      2016-03-22
    • Related Report
      2015 Annual Research Report
  • [Presentation] Optimal learning with redundant synaptic connections2016

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Organizer
      Computational and Systems Neuroscience (Cosyne)
    • Place of Presentation
      Salt Lake City, USA
    • Year and Date
      2016-02-27
    • Related Report
      2015 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] GABA driven circuit formation through heterosynaptic spike-timing-dependent plasticity2015

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Organizer
      45th Annual Meeting of Society for Neuroscience
    • Place of Presentation
      Chicago, USA
    • Year and Date
      2015-10-18
    • Related Report
      2015 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] GABA driven circuit formation through heterosynaptic spike-timing-dependent plasticity2015

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Organizer
      Neural Coding, Computation and Dynamics (NCCD)
    • Place of Presentation
      Bilbao, Spain
    • Year and Date
      2015-08-31
    • Related Report
      2015 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] シナプス結合構造と重みによる確率的内的モデルの表現およびその学習2015

    • Author(s)
      平谷直輝、深井朋樹
    • Organizer
      日本物理学会 第70回年次大会
    • Place of Presentation
      早稲田大学(東京都新宿区)
    • Year and Date
      2015-03-22
    • Related Report
      2014 Annual Research Report
  • [Presentation] Structural plasticity generates efficient network structure for synaptic plasticity2015

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Organizer
      Computational and Systems Neuroscience (Cosyne) 2015
    • Place of Presentation
      Salt Lake City (USA)
    • Year and Date
      2015-03-07
    • Related Report
      2014 Annual Research Report
  • [Presentation] Learning higher-order structure of correlated input by excitatory and inhibitory spike-timing-dependent plasticity2014

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Organizer
      44th Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience 2014)
    • Place of Presentation
      Washington, D.C. (USA)
    • Year and Date
      2014-11-15
    • Related Report
      2014 Annual Research Report
  • [Presentation] Network structure generates priors for internal probabilistic model2014

    • Author(s)
      Naoki Hiratani, Tomoki Fukai
    • Organizer
      44th Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience 2014)
    • Place of Presentation
      Washington, D.C. (USA)
    • Year and Date
      2014-11-15
    • Related Report
      2014 Annual Research Report
  • [Presentation] 興奮性および抑制性スパイクタイミング依存性可塑性による高次構造の学習2014

    • Author(s)
      平谷直輝、深井朋樹
    • Organizer
      第37回日本神経科学大会
    • Place of Presentation
      パシフィコ横浜(神奈川県横浜市)
    • Year and Date
      2014-09-11
    • Related Report
      2014 Annual Research Report

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Published: 2015-01-22   Modified: 2024-03-26  

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