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

2000 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 12680379
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: 石井 直宏 名古屋工業大学, 工学部, 教授 (50004619)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山内 康一郎 北海道大学, 工学研究科, 助教授 (00262949) ; 岩堀 祐之 名古屋工業大学, 工学部, 助教授 (60203402)
• Keywords: ネットワークの構造 / 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 / センサー情報の統合 / 高次相関 / 高速学習 / 追加学習

Research Abstract

本研究では生物の神経系回路に見られるネットワークの非対称性の構造に注目しどのような処理により、このような非対称性の構造が生かされているかを明かにすることを目的とした。近年の視覚系の研究でもNew York大学のR.Shapley教授らは視覚系運動情報の2次性刺激(Non-Fourier Movement Detectionなどの従来のFourier Motion Dectionが説明できない運動性刺激)に対して、ニューロン回路構造を取り上げている。このとき、構造には二つの並行した経路が考えられ一つが線形性の回路であり、他の一つが2次性の刺激に応答する非線形回路と見なされる等の報告がなされた。ここで、われわれはこの二つの経路で別々の情報処理がなされているのでなく、二つの経路がまとまった処理を行なうことにより運動刺激の知覚に重要な寄与をすることを明かにしてきた。すなわち、線形系の経路と非線形経路が一体となり非対称回路を構成し、動的刺激に対して、きわめて敏感な回路を形づくることをウィーナーの非線形理論を展開して、理論的な構築を行なった。次の問題はこの非対称性回路の検出理論の実際的な計算実行の方式を明かにすることである。本研究では上記二つの経路の2次相関及び二つの出力経路の2次相関が動的刺激の検出に十分となることを明かにした。
次に、刺激情報の統合化の神経回路の研究を進めた。さらに、刺激情報の神経回路の上位での高速なニューラル学習回路の構成と機能の研究を行なった。

Research Products

• [Publications] H.Takeuchi,K.Yamauchi,N.Ishii: "Self-superoised learning and Recognition by lutegrating Information"Proc.2000 IEEE Conf.on Ind.Electronics C.& I. (IECON). 1195-1200 (2000)
• [Publications] N.Yamaguchi,K.Yamauchi,N.Ishii: "An Incremental Learning Method using Weighted Magnitude"Proc.2000 IEEE Conf.on Ind.Electronics C & I. (IECON). 1189-1194 (2000)
• [Publications] N.Yamaguchi,K.Yamauchi,N.Ishii: "a Method of Merging Hidden Units of RBF Networks."Proc.International Conf.on Neural Inf.Process.. (ICONIP). 1-3 (2000)
• [Publications] K.Yamauchi,S.Ito,N.Ishii: "Wake-Sleep Learning method for quick adaptation"Proc.International Conf.on Neural Inf.Process.. (ICONIP). 1-6 (2000)