学習に伴う情報表現の可塑的変化のモデル

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC2-4

グループ名: 【C】平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/02

タイトル(英語): Model for plastic changes of neural representation induced by learning

著者名: 横田　亮(東京大学),合原一幸(東京大学生産技術研究センター),神崎亮平(東京大学先端科学技術研究センター),高橋宏知(東京大学先端科学技術研究センター)

著者名(英語): ryo yokota|kazuyuki aihara|ryohei kanzaki|hirokazu takahashi

キーワード: 学習|可塑性|同期性同期性

要約(日本語): 学習に伴う情報表現の可塑性は,神経細胞間の結合強度が可塑的に変化することで実現できると推察されているが,そのネットワーク特性と神経集団の情報表現の関連性は十分に調べられていない.本研究では,神経集団の情報表現として各神経細胞における発火時刻の同期性に注目し,結合強度の初期値に偏りのあるネットワーク上で結合強度がどのように変化していくか,また,上述の同期性がどのように変化していくかをシミュレーションを用いて調べた.

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