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非平衡状態下の脳を記述するネットワークの基礎理論

研究課題

研究課題/領域番号 10164245
研究種目

特定領域研究(A)

配分区分補助金
研究機関早稲田大学

研究代表者

相澤 洋二  早稲田大学, 理工学部, 教授 (70088855)

研究分担者 龍野 正実  早稲田大学, 理工学部, 助手 (50287976)
研究期間 (年度) 1998
研究課題ステータス 完了 (1998年度)
配分額 *注記
1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
1998年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
キーワード脳 / ネットワーク / 記憶 / オートマトン / ルールダイナミクス
研究概要

1 ニューロ・フロー・ダイナミクス
ニューロン間のインパルスの流れ(フロー)を直接変数にとる記述法(ニューロ・フロー・ダイナミクス)を用いて、非平衡状態下にあるニューラル・ネットワークを取り扱うための基礎的枠組みの提出を試みた。またHebb則をフローによる記憶効果を含むように拡張し(フロー学習)、ニューロ・フロー・ダイナミクスとフロー学習によるネットワークの状態更新を詳細に解析した。その結果、記憶状態のランクサイズ関係がベキ的に分布していること、及びフロー学習によって初頭効果及び親近効果を統一的に説明できることを発見した。更に、外部から入力が無い状態でネットワークを更新すると(スリープ)、初頭効果及び親近効果がいっそう強められることが明らかとなった。
2 ルール・ダイナミクス
1次元3近傍の対称なルールを持つオートマトンを用い、ルールとオートマトンの活動の同期に関して研究を行なった。ある任意の初期状態から更新させたルールの変化を記録し、そのルール変化を別の初期状態に適用してみると、オートマトンの平均活動度がルールによって支配されていることが数値計算から明らかになった。さらに、クラス2、3、4のルールからペアを作りそれらをオートマトンに適用すると、クラス2、3では同期が促進され、クラス4では非同期状態になる傾向があることがわかった。

報告書

(1件)
  • 1998 実績報告書
  • 研究成果

    (2件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (2件)

  • [文献書誌] M.Tatsuno: "Neuro-flow Dynamics and Model of Hippocampal LTP/LTD under Time-structured Stimuli" Proceedings of ICONIP'98. 2. 617-620 (1998)

    • 関連する報告書
      1998 実績報告書
  • [文献書誌] M.Tatsuno, Y.Aizawa: "Network Model if Synaptic Modification Induced by Time-structured Stimuli CA1 Area in the Hippocampal" Neurocomputing. (1999)

    • 関連する報告書
      1998 実績報告書

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公開日: 1998-04-01   更新日: 2016-04-21  

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