ラット聴覚野における刺激音を生成した隠れ状態の変分ベイズ推論

カテゴリ：部門大会

論文No：TC2-1-6

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Variational Bayesian Inference of Hidden States Generating Auditory Stimuli in the Rat Auditory Cortex

著者名：清水 聡太（東京大学）,大島 果林（東京大学）,金子 俊一郎（東京大学）,白松（磯口） 知世（東京大学）,高橋 宏知（東京大学）

著者名(英語)： Sota Shimizu (The University of Tokyo),Karin Oshima (The University of Tokyo),Shunichiro Kaneko (The University of Tokyo),Tomoyo Shiramatsu Isoguchi (The University of Tokyo),Hirokazu Takahashi (The University of Tokyo)

キーワード：変分ベイズ推論,自由エネルギー原理,聴覚野聴覚野,Variational Bayesian Inference,Free-energy principle,Auditory Cortex

要約(日本語)：生命が環境に適応するためには、感覚器官を通じて得られた情報に基づき外界の状態を知覚する必要がある。こうした知覚過程は近年提唱されている自由エネルギー原理において、感覚入力に基づく変分ベイズ推論として定式化されている。最新の理論研究では、正準神経回路と呼ばれる神経モデルに従う任意の神経回路の活動が変分ベイズ推論と等価であることが示され、培養神経回路での実証も報告されている。しかし、生体脳が感覚情報を用いて同様の推論を行うかは不明である。本研究では、ラット聴覚野が変分ベイズ的推論を行うかを検証した。具体的には、二つの隠れ状態を確率的に混合して生成された音列をラットに呈示し、その際の聴覚野の活動を多点電極で記録した。得られた神経応答から推論値および変分自由エネルギーを算出し、それらが自由エネルギー原理の予測とどの程度整合するかを評価した。

本誌掲載ページ：53-59p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：822Kバイト