2000 Fiscal Year Annual Research Report
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11168224
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
松岡 清利 九州工業大学, 工学部, 教授 (90110840)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
徳成 剛 九州工業大学, 工学部, 助手 (00237075)
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| Keywords | 学習 / 記憶 / ヘブ学習 / 反ヘブ学習 |
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| Research Abstract |
巨大脳については,例えば視覚系においては形態視が重視され,また学習については報酬学習のようなものが主役を果たすと考えられる.一方,微小脳については,視覚系においては運動視が主役で,学習についても定型行動の微調整や手続き的記憶が中心になるように思われる.人工ニューラルネット分野の言葉で言うと,前者は「空間的パターンの教師あり学習」相当し,後者は「時間的パターンの教師なし学習」にあたる.しかし,後者については,解析の困難さから,従来理論的研究は殆どなされてこなかった.本研究では,微小脳における学習については後者が重要であるという認識のもとに,興味ある2,3の例を取り上げ,モデル解析を行った.
・ザリガニの視覚系に見られるような,周期的刺激の周期やパターンを記憶するモデルについて検討をした.その結果,周期的時間パターンの記憶が,ヘブ形の学習によって行えることを確認した.
・学習則として,ヘブ形の学習(LTP)と反ヘブ形の学習(LTD)がよく知られているが,ニューロンによっては,シナプス前後の活動電位のタイミングにより,LTPが生じたり逆にLTDが生じたりすることがある.この場合の学習は,信号の持つ空間的な性質のみならず時間的な性質にも依存する.このような学習の持つ意味を理論的に解析した.
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Research Products
(2 results)
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[Publications] K.Matsuoka: "A general theory of a class of linear neural nets for principal and minor component analysis"Artificial Life and Robotics. Vol.3. 246-254 (1999)
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[Publications] K.Matsuoka: "A kurtosis-based blind separation of sourses using the Cayleg transform"Proc.IEEE 2000 Adaptive Systems for Signal Processing, Communications, and Control Symposium. 369-374 (2000)
