スパイク列の分節化による神経ネットワークの解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-10

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Analyzing Neural Network with Spike Train Segmentation

著者名: 池田 成満(東京大学),高橋 宏知(東京大学)

著者名(英語): Narumitsu Ikeda|Hirokazu Takahashi

キーワード: 培養神経回路|MEA|自己組織化|単語分節化|dissociated culture|micro electrode array|self-organization|word segmentation

要約(日本語): 脳の神経ネットワークによる情報処理は，情報がコードされたスパイク列がネットワーク中を伝搬することで行われると考えられている。しかし，スパイク列の解析は時系列情報の扱いの困難さゆえにこれまで行われてこなかった。発表者らは，神経活動のスパイク列レベルでの解析を可能とする神経言語アプローチを提案する。本アプローチではスパイク列を文字列として扱い，教師なし形態素解析によりスパイク列を分節化し，コードされた情報である神経単語を抽出する。またネットワークの発達過程の観測により，神経単語の種類や語順等の規則体系，“神経言語”が創発する過程を明らかにし，神経ネットワークの情報処理原理を解明する。本発表では現在までの研究経過を報告する。

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