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

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15500134
• Research Institution: Aichi Institute of Technology
• Principal Investigator: 石井 直宏 愛知工業大学, 工学部, 教授 (50004619)
• Keywords: 非対称構造 / 非線形回路 / 非対称、非線形神経回路 / ウィーナ解析 / 動きの検出 / 大脳皮質V1とMT / 偶数次と奇数次の非線形性 / 相関解析

Research Abstract

本研究では神経系における網膜、視覚野の大脳皮質V1およびMTなどに見られる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、視覚情報の生成がいかになされるか、生成された情報がどのように保存されるか、そして視覚系の上位レベルでどのように再構築されるかを明らかにすることが研究目的である。はじめに、非対称構造および対称構造のネットワークが空間的に動きのある刺激および時間的に強度変化のある刺激に対して、ネットワーク内で、どのような情報を生成し変換されるかを明らかにする。網膜レベルの非対称構造のネットワークでは、はじめに、刺激情報が線形性の経路と非線形性経路に分かれ、非対称の回路構造を形成することになる。この構造に、ウィーナの非線形解析手法を適用して相関解析を行った結果、刺激の変化の存在性を明らかにするα方程式および刺激の方向性を示す方程式の二つが独立に存在することを明らかにした。この網膜レベルの非対称構造は一般化することが出来て、奇数次の非線形性の経路および偶数次の非線形性の経路からなる非対称構造が上記の二つの方程式の存在性を示すことを明らかにした。視覚情報は網膜処理の後に、外側膝状体の神経系の中継核を経て視覚野の大脳皮質V1、そしてMT領域に至る。各々V1およびMTは動きのある刺激の大きさと方向性を検知する神経系として、研究がなされている。ここでV1およびMTの回路構造は並列で対称性の構造を有しているが各経路の出力に飽和のある半波整流の非線形性の関数を有している。この非線形性はテイラー展開により、多くの奇数次と偶数次の非線形性を内臓しており、上記の非対称構造の解析結果が適用できて、空間的に奇数次と偶数次の組み合わせが存在することにより、V1およびMTの神経回路においても、刺激の検出および方向性を示す二つの方程式を満足することが明らかになった。

Research Products

• [Publications] 山口暢彦, 石井直宏: "エラー訂正符号を用いたパターン識別器の統合法"電子情報通信学会論文誌 (D-II). Vol.J86DII, 2. 323-332 (2003)
• [Publications] H.Takeuchi, Y.terabayashi, K.Yamauchi, N.Ishii: "Improvement of Robot Sensors by Information Using Neural Network"International Journal on Artificial Intelligence Tools. Vol.12, No.2. 139-152 (2003)
• [Publications] Toshinori Deguchi, Naohiro Ishii: "On Refractoriness of Chaotic Neurons in Incremental Learning"Proc.Int.Conf.on Brain Inspired Cognitive Science. Aug.29-Sep.1 (Accepted). (2004)