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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

研究課題

研究課題/領域番号 09268212
研究種目

重点領域研究

配分区分補助金
研究機関名古屋工業大学

研究代表者

石井 直宏  名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50004619)

研究分担者 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)
研究期間 (年度) 1997
研究課題ステータス 完了 (1997年度)
配分額 *注記
2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
1997年度: 2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
キーワードネットワークの構造 / ネットワークの機能 / 生物ニューラルネット / 非対称ニューラルネット / 非線形解析 / ノン・フーリェの動き
研究概要

本研究では網膜、視覚系大脳皮質、小脳などに見られるミクロなネットワークの非対称性の構造および対称性の構造に注目し、視覚系運動情報との関連性を検討したい。近年、視覚系運動情報としてFourier Movement Detection 及びNon-Fourier Movement Detectionが取り上げられている。
Non-Fourier Movementのための非対称かつ非線形性の神経回路としてJ.D,VictorはT(p)=p2+pの変換を提案している。この回路の処理能力を明らかにするため、比較の回路として対称回路を取り上げる。この対称回路の変換T(p)=2pを設定した。この二つの回路を同じ刺激条件のもとで処理能力を比較した。最初の運動刺激として正弦波(左側の細胞への刺激cos wtおよび右側の細胞への刺激cos(wt+s)、ここで右側の細胞では位相sが進んでいることを仮定している。)を取り上げた。ここでの条件とは左右の細胞の各々のインパルス応答h(t),h'(t)が未知でありかつ位相sを未知としている。上記二つの回路で、3つの未知数を回路のフーリェ変換を適用することによって導出できるかどうかにかかっている。この条件のもとに、非対称回路T(p)と対称回路T(p)の各々の導出から、対称回路では位相sが得られるが、インパルス応答h(t),h^1(t)に関して、情報が得られない。これに対して、非対称回路では位相sおよび刺激波の成分のインパルス応答分h(t),h'(t)が得られることを明らかにした。このことは非対称回路の能力の高さを示している。

報告書

(1件)
  • 1997 実績報告書
  • 研究成果

    (6件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (6件)

  • [文献書誌] Naohiro Ishii: "Function of Nonlinear Asymmetricol Neural Networks" IEICE Trans. Fundamentals. vol.E80-A. 1604-1609 (1997)

    • 関連する報告書
      1997 実績報告書
  • [文献書誌] Naohiro Ishii, et al.: "Function of Biologicol Asymmetricol Neural Networks" Lecture Notes in Computer Science (Proc.IWANN'97). vol.1240. 1115-1125 (1997)

    • 関連する報告書
      1997 実績報告書
  • [文献書誌] Naohiro Ishii, et al.: "Acguisition of state Transitions and Conceptual Formation in Neural Networks" Int.Journal of Engineering Application of Artificial Intelligence. in Printing. (1998)

    • 関連する報告書
      1997 実績報告書
  • [文献書誌] Naohiro Ishii, et al.: "Roles of Visual Nonlinear Processing in Neural Networks" Proc.of IDS'PED Int.Conf.on Artifical Int.&Neural Net.in Printing. (1998)

    • 関連する報告書
      1997 実績報告書
  • [文献書誌] 山内,山口、石井: "神経回路による干渉を受ける記憶パターンの想起と追加学習" 電子情報通信学会論文誌,D-II. Vol JgoD-II. 295-305 (1997)

    • 関連する報告書
      1997 実績報告書
  • [文献書誌] K.Yamauchi, N.Ishii: "Incremental Learining Method of GRBF with Recalling of Pafterns" Proc.Int.Conf.on Neural Infor. Processing (ICONIP'97). vol I.859-864 (1997)

    • 関連する報告書
      1997 実績報告書

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公開日: 1997-04-01   更新日: 2016-04-21  

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