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

2001 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 / 高次相関 / 最適化経路 / 認識回路 / 空間相関

Research Abstract

本研究は生物の神経系の神経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、このような非対象構造が生かされることかを明らかにすることを目的とした。Dr.Reichardは1965年のMIT出版のSensory Communicationでflyの視覚系の回路では自己相関処理が大切となることを示した。本研究ではCatfishやCatの視覚系および人間の大脳皮質の視覚系で見られる回路構造に着目した。
はじめに、本研究で取り上げる視覚系のネットワークの非対称構造での相関の役割を明らかにするため、New York大学のDr.R.Shapley教授の視覚系運動の2次性刺激に対して、その構造として二つの並行した経路を示している。この回路の一つが線形回路であり、他の一つが2次性の刺激に応答する非線形回路である。ここで、われわれはこの二つの経路がまとまって、相関作用で重要な機能を有していることを明らかにしてきた。ここでは、時間相関とこの非対称構造の経路間の空間的な相関により、感覚刺激の定量的な刺激量に加えて、その微分量が情報として、加わることを明らかにしてきた。
次に、この非対称構造の上位回路での情報の流れが形成する情報経路の問題を取り上げた。この回路上をベクトル化した情報が流れることを仮定する。これを認識回路と考えることにより、最適な情報の流れを形成する経路の実現について、解析により認識回路の形成が実現できることを示した。

Research Products

• [Publications] N.Ishii, M.Nakamura, M.Ohta: "Correlation Function in Nonlinear Neural Networks"Proc.the Seventh Int.Symp.on Art.Life & Robotics. vol1. 148-151 (2002)
• [Publications] H.Takeuchi, K.Yamauchi, N.Ishii: "A Study of Improvement in Robust.of Sensor Inf.for Autonomous Robots"Proc.the Seventh Int.Symp.on Art.Life & Robotics. vol1. 161-164 (2002)
• [Publications] M.Ohta, N.Ishii, M.Nakamura: "Optimization with Linear Const.in the Neural Networks"Lecture Notes in Computer Science. No.2084. 561-569 (2001)
• [Publications] H.Takeuchi, K.Yamauchi, N.Ishii: "Self-supervised Leaming and Recognition by Integrating Inf."Proc.2000 IEEE Conf.on Ind.Electronics C & I. (IECON). 1195-1200 (2000)
• [Publications] N.Yamaguchi, Yamauchi, N.Ishii: "An Incremental Learning Method using Weighted Magnitude"Proc.2000 IEEE Conf.on Ind.Electronics C & I. (IECON). 1189-1194 (2000)
• [Publications] 鳥脇純郎, 石井直宏, 鶴岡: "情報数学(インターユニバーシティシリーズ)"オーム社. (2001)