ニューラルネットワークの対称,非対称構造における認知,記憶機構の計算論的研究

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10164221
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: 石井 直宏 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50004619)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山内 康一郎 名古屋工業大学, 工学部, 助手 (00262949) ; 岩堀 祐之 名古屋工業大学, 工学部, 助教授 (60203402)
• Keywords: ネットワークの構造 / 生物ニューラルネット / 非対称構造 / 非線形解析 / 情報の生成と保存 / ネットワークの機能

Research Abstract

生物ニューラルネットワークの構造と機能は密接な関係を有しており、情報の生成、保存そして情報の再構成までの関係を示すものと言える。われわれは、ニューラルネットワークの非対称構造および対称構造に注目し、これらの構造が機能とどのように関係づけられるかを研究テーマとした。生物ニューラルネットワークの非対称構造として網膜レベルではReichardらのflyの視覚系のニューラルネットの研究、VictorとShapleyらによるcatの網膜の非線形性を持つY細胞の研究、Nakaらのcatfishの網膜の非線形性を持つ細胞と非対称性の回路の構成などがある。われわれは本研究で生物ニューラルネットワークの視覚系の非線形性と非対称構造が情報処理の基本形態であることから、どのような機能を作り出せるかに取り組んだ。非線形特性として、2次以上の高次の特性と非対称構造は視覚系の光刺激の強さの変化に敏感なばかりでなく、動きの刺激に対してもきわめて敏感な回路構成となることを定量的にも明らかにした。非線形性として、生物ニューラルネットワークは2次特性であるがこれを高次に拡張して3次、および4次の特性を解析した。この結果、生物系で見られる非対称性の1次と2次の特性は同様に2次と3次、3次と4次の組合せ、すなわち奇数次と偶数次の非対称性が刺激反応の敏感さにきわめて宥効であることを明らかにした。また対称構造のネットワークでは記憶のある回路が非対称構造と同様な機能を持ちうることを示した。

Research Products

• [Publications] N.Ishii,M.Nakamura,K.Yamauchi: "Roles of Visual Nonlinear Processing in Neural Networks" Proc.IASTED Int.Conf.on Artificial Intell.& Soft C.May. 306-309 (1998)
• [Publications] N.Ishii,Y.Wang: "Learning Feature Weights for Similarity Measures" Proc.IEEE Int.Joint Symposia on Intell & Systems.May. 27-33 (1998)
• [Publications] 山口,山内,石井: "関数空間上におけるノルムを用いた干渉量の定義と追加学習" 日本神経回路学会誌. vol.5 No,2. 53-64 (1998)
• [Publications] K.Yamauchi,N.Ishii: "Combination of Fast and Slow Learning Methods for Fast Adaptation" Proc.Int.Conf.on Neural Information Processing. Vol.2. 757-760 (1998)
• [Publications] S.Itoh,K.Yamauchi,N.Ishii: "Face Image Segmentation by Detecting Attentive Regions" Proc.Int.Conf.on Neural Information Processing. Vol.1. 364-368 (1998)
• [Publications] N.Ishii,K.Yamauchi: "On Intelligent Information Service System Using Learning Method" Proc.IEEE Int.Conf.on Knowledge-based Int.Sys.Vol.1. 591-595 (1998)