2017 Fiscal Year Annual Research Report
Computational Study on the Cognition and Memory Based on the Nonlinear Analysis for the Asymmetric Neural Networks
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15K00351
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
石井 直宏 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (50004619)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鳥居 一平 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (50454327)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 非対称ニューラルネット / 非線形解析 / Gabor filterの受容野 / ウィーナカーネル / 動きの検出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では網膜、視覚系大脳皮質のV1 野、MT 野、小脳などに見られる神経系ネットワークの非対称性の構造に注目し、視覚情報の生成がいかになされるか、生成された情報がどのように保存されるか、そして視覚系の上位レベルでどのように再構築されるかを明らかにする。本研究では網膜、視覚系大脳皮質V1 野、MT 野などに見られるミクロなネットワークであるが、共通の基本構造と見なされる非対称性でかつ非線形性の回路構造がV1 野での動きに対するベクトルの生成、MT 野での冗長性を有した、より強いベクトルの生成と近傍を考慮したベクトル間の関係、そして、MT 野に続くMST 野でのベクトル場の生成と特徴空間の生成を、計算論的に構築することである。すでに、入力刺激の強度変化の検出および動きのある刺激の方向性の検出が生物系の網膜の非対称構造のネットワークの高い能力によって、検出できることを明らかにした。従来のGabor フィルターをもつ対称性構造のEnergy Modelでは、A. Hyvarinenらにより、特徴独立空間の構成のため、対称構造の回路からの最適化手法が必要とされるが、われわれはGabor フィルターを持つ非対称構造の回路を展開した。この回路は従来の対称回路と異なり、出力が直交する、すなわち独立となり、この回路をベースとして非線形回路を適用することで、多数の選択的独立空間が構成できることを示した。このことが特徴の統合による、新しい特徴空間の生成に有効に作用することが示唆される。さらに、この非対称構造のネットワークが入力の位相特性も示すことを明らかにした。このことは非対称回路の周波数領域の位相情報の活用にも大いに有効と考えられる。
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