研究課題
本研究では、いままで、われわれが導き出したニューラルネットの非対称構造の機能を、新たに、並列、対称構造であるが非線形性としてHalf-wave Rectificationを有する大脳皮質V1野およびV1野の入力を持ち、同様な非対称構造をもつMT野の出力までの機能を計算論的に導き出すことである。まとめとしてのcatfishの網膜構造の非対称構造の回路網の機能について2004年の英国(University of Stirling)で開催されたInt.Conf.on Brain Inspired Cognitive Systems(BICS2004国際会議)において発表した。さらに大脳皮質のV1およびMTの構造と機能について(University of Exeter)での国際会議、Int.Conf.on Intelligent Data Engineering and Automated Learning(IDEAL2004)にて、V1野とMT野の非対称構造回路の機能を計算論的に導き出した結果を発表し、BICSでは新しい解析アプローチとして、注目された。本研究では、全体としてのV1野およびMT野が並列、対称構造を有する中で、はじめにミクロな非対称構造に注目し、全体の並列、対称構造と機能上どのような関係を有するかを計算論的に明らかにしたことである。本研究では、最初、視覚系の網膜の非対称構造のネットワークの機能を計算論的に導き出したが、実際にこの機能を実現するための付加回路として存在し、相互相関関数により、これらの機能を実現できることを2004年のInt.Conf.on Knowledge Eng.Systems(KES2004国際会議)で発表した。ニューラルネットの非対称構造の機能を実現するための付加回路が相互相関関数で実現できることを計算論的に示した。以上の知見を取り入れ、V1とMTの2層構造のネットワークが情報機能として、十分となることを計算論的に示した。この論文はInt.Conf.IWANN(2005)で発表することが受理された。
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Int.Conference IWANN05, Lecture Notes in Computer Science (Springer Verlag, June 2005) (Accepted for publication)
ページ: 10
Proc.Int.Conf.on Brain Inspired Cognitive Science(BICS 04) BIS
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Intelligent Data Engineering and Automated Learning, Lecture Notes in Computer Science (Springer Verlag) Vol.3177
ページ: 626-633
Intelligent Information and Engineering Systems, Lecture Notes in Artificial Intelligence (Springer Verlag) Vol.3214
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International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems Vol.8,No.1
ページ: 1-7
Proc.Int.Conf.on brain Inspired Cognitive Science(BICS 04) BIS
ページ: 8.2.1-8.2.7
