• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

微小脳における学習・記憶の理論モデル

研究課題

研究課題/領域番号 11168224
研究種目

特定領域研究(A)

配分区分補助金
審査区分 生物系
研究機関九州工業大学

研究代表者

松岡 清利  九州工業大学, 大学院・生命体工学研究科, 教授 (90110840)

研究分担者 徳成 剛  九州工業大学, 工学部, 助手 (00237075)
黒木 秀一  九州工業大学, 工学部, 助教授 (40178124)
研究期間 (年度) 1999 – 2001
研究課題ステータス 完了 (2002年度)
配分額 *注記
4,200千円 (直接経費: 4,200千円)
2001年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
2000年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
1999年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
キーワード学習 / 記憶 / ヘブ学習 / 反ヘブ学習 / ニューラルネット / リズム / 相互抑制
研究概要

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,主に,ヘブ則および反ヘブ則による時間的パターンの学習について,その理論モデルを検討した.
ヘブ学習・反ヘブ学習の最も典型的なものは,シナプス前後の発火が同時に起こった場合には,シナプス効率が増加あるいは減少するというものである.しかし,最近の神経生理学の知見によると,シナプス効率の変化はシナプス前後の発火の時間的関係に依存する.すなわち,シナプス前の発火が先行する場合にはLTPが生じ,逆の場合にはLTDが生じる.このような時間的に非対称な特性をもつ学習は,時系列パターンの学習に重要な意味を持っていると考えられる.
本研究では,時間的に非対称なヘブ学習則を数学的に定式化し,それを用いて,振動的な振舞いをする回路,神経積分器,さらには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神経回路,等のモデルを示した.それにより,時間的に非対称なヘブ学習則の持つ機能的意味がある程度明らかになった.

報告書

(4件)
  • 2002 研究成果報告書概要
  • 2001 実績報告書
  • 2000 実績報告書
  • 1999 実績報告書
  • 研究成果

    (9件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (9件)

  • [文献書誌] Matsuoka, K.: "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)

    • 説明
      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] Matsuoka, K.: "A model analysis of temporally asymmetric Hebbian learning"Recent Advances in Simulation, Computational Methods and Soft Computing. 193-198 (2002)

    • 説明
      「研究成果報告書概要(和文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] Matsuoka, K.: "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)

    • 説明
      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] Matsuoka, K.: "A model analysis of temporally asymmetric Hebbian learning"Recent Advances in Simulation Computational Methods and Soft Computing. 193-198 (2002)

    • 説明
      「研究成果報告書概要(欧文)」より
    • 関連する報告書
      2002 研究成果報告書概要
  • [文献書誌] 松岡清利: "時間的に非対称はヘブ学習の一解析"電子情報通信学会技術研究報告. Vol.101 No.432. 9-14 (2001)

    • 関連する報告書
      2001 実績報告書
  • [文献書誌] Kiyotoshi MATSUOKA: "A model analysis of temporally asymmetric Hebbian learning"Recent Advances in Simulation, Computational Methods and Soft Computing. 193-198 (2002)

    • 関連する報告書
      2001 実績報告書
  • [文献書誌] 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)

    • 関連する報告書
      2000 実績報告書
  • [文献書誌] 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)

    • 関連する報告書
      2000 実績報告書
  • [文献書誌] Kiyotoshi Matsuoka: "A general theory of a class of linear neural nets for principal and minor component analysis"Artificial Life and Robotics. vol3. 101-109 (1999)

    • 関連する報告書
      1999 実績報告書

URL: 

公開日: 1999-04-01   更新日: 2018-03-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi