1999 年度実績報告書

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	11145218
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	岩堀祐之名古屋工業大学, 工学部, 助教授 (60203402) 山内康一郎名古屋工業大学, 工学部, 助手 (00262949)
キーワード	asymmetric network / nou-fourier movement / correlation analysis / non-linear analysis / time-space correlation / non-linear path way
研究概要	本研究では網膜、視覚系大脳皮質、MT野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。視覚系運動情報として、FourierおよびNon-Fourier Movement Detectionが取り上げられている。Fourier Movementは従来、相関およびエネルギーモデルとしてReichardtなどのモデルを基礎として、研究がなされて来た。また、最近の研究では視覚での対象物の境界はコントラストばかりでなくテクスチュアによっても関与されることが示されている。R.Shapleyはこれらの説明として、2次性刺激に関与するニューロンは構造として二つの並行した経路が考えられ、一つが線形性の経路であり、他の一つが2次性の刺激に応答する非線形性の経路と見なされる等の報告がなされている。神経細胞の経路に並行した二つの経路が線形と非線形に分かれており、この非対称性を最初に指摘したJ.Victorは非対称回路が2次視覚運動を説明しうるモデルとしている。そこで、本研究ではJ.Victorらの非対称回路の能力を明らかにするため、解析を進めた。その結果、非対称回路の入出力の高次の時間相関の解析がこの非対称回路の能力を引き出すことを明らかにした。しかし、実際の神経回路で入出力の高次相関を計算していくことは考えにくいので、神経回路の空間的な高次相関がすでに解析した高次時間相関と対応しうるかどうかの検討を進めた。その結果、New York大学のNaka教授らが明らかにしたcatfishの網膜での非対称ネットワークが空間的高次相関を実現する回路として十分であることを示した。

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 et al.: "Sensory Perception, Learning and Integration in Neural Networks"Proc. IEEE Int. Conf. on Intelligence, Inf. & Systems. Washington U.S.A.. 72-79 (1999)
[文献書誌] Naohiro Ishii et al.: "Motion Perception and Sensory Integration in Neural Networks"Proc. IASTED on Artificial Intelligence & Soft Comp.. U.S.A.. 235-238 (1999)
[文献書誌] K. Yamauchi, N. Ishii et al.: "Incremental Learning with Retrieving Interfe Patterns"IEEE Trans on Neural Networks. Vol.10, No.6. 1351-1365K (1999)
[文献書誌] K. Yamauchi, N. Ishii et al.: "A self-supervised Learning System for Pattern Recognition by Sensory Integration"Neural Networks. Vol.12. 1347-1358 (1999)
[文献書誌] Naohiro Ishii et al.: "Hopfield type Neural Network for Optimization Problems"Proc. IASTED on Neural Networks. (in printing). (2000)
[文献書誌] H. Takeuchi, K. Yamauchi, N. Ishii: "Supervised Learning for Integrating Information from Sensors"Proc. IEEE Int. Conf. Systems, Man & Cybernetics. Vol.III. 459-464 (1999)

1999 年度 実績報告書

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

研究代表者

石井 直宏 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50004619)

研究成果

[文献書誌] Naohiro Ishii et al.: "Sensory Perception, Learning and Integration in Neural Networks"Proc. IEEE Int. Conf. on Intelligence, Inf. & Systems. Washington U.S.A.. 72-79 (1999)

[文献書誌] Naohiro Ishii et al.: "Motion Perception and Sensory Integration in Neural Networks"Proc. IASTED on Artificial Intelligence & Soft Comp.. U.S.A.. 235-238 (1999)

[文献書誌] K. Yamauchi, N. Ishii et al.: "Incremental Learning with Retrieving Interfe Patterns"IEEE Trans on Neural Networks. Vol.10, No.6. 1351-1365K (1999)

[文献書誌] K. Yamauchi, N. Ishii et al.: "A self-supervised Learning System for Pattern Recognition by Sensory Integration"Neural Networks. Vol.12. 1347-1358 (1999)

[文献書誌] Naohiro Ishii et al.: "Hopfield type Neural Network for Optimization Problems"Proc. IASTED on Neural Networks. (in printing). (2000)

[文献書誌] H. Takeuchi, K. Yamauchi, N. Ishii: "Supervised Learning for Integrating Information from Sensors"Proc. IEEE Int. Conf. Systems, Man & Cybernetics. Vol.III. 459-464 (1999)

1999 年度実績報告書

石井直宏名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50004619)