2018 Fiscal Year Annual Research Report
Neural representation by the simplest and most probable circuit
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16K16123
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| Research Institution | Shiga University |
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Principal Investigator |
田中 琢真 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (40526224)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 神経回路 / 運動野 / アルゴリズム情報理論 / 神経ダイナミクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
皮質運動の神経細胞集団の活動を回路の単純性の観点から説明するモデルを構築した。皮質に課題を実行するための回路が構成されると仮定する。このとき、課題を実行できるあらゆる回路の中でランダムに一つの回路を選ぶと、アルゴリズム情報理論的な議論が可能で、もっとも単純な回路が出現する可能性が高い。そこで、ある課題を実行できる回路の中でもっと単純な回路を、リカレントニューラルネットワークのカーネル法による表現を用いて、神経細胞が無限個存在する条件で結合強度ではなく発火活動の相関についての最適化問題を解くことで求めた。すると、実際の皮質神経回路で観察されるような持続発火活動や漸増活動が出現することがわかった。
たとえば、複数の入力のうちどれが事前に与えられたによって応答を変える課題や、複数の入力の特定の組み合わせを検出した時のみに応答する課題で、どのような入力が与えられたかを表現するような活動が出現することがわかった。さらに、特定の運動パターンを出力する課題でも、その運動パターンに対応する低次元の力学系が出現することがわかった。これはこれまでに報告されている神経細胞集団のダイナミクスによく類似している。
ダイナミクスの単純化は過去の研究からも示唆されていたが、本研究は単純なダイナミクスを作るように回路を作り込まなくても、課題を実行できるという制約条件をかけて回路をランダムに選び出せば単純なダイナミクスを持つ回路が出てくることを示した。学習もランダムな回路のうち1つを選び出しているとすれば、単純なダイナミクスが自動的に出てくることになる。
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