拡散結合系のカオスのレザバーコンピューターへの応用と小脳顆粒細胞層の計算論の構築

扩散耦合系统在混沌储层计算机中的应用及小脑颗粒细胞层计算理论的构建

• 批准号: 20K19882
• 负责人: 徳田 慶太
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19882/
• 关键词: カオス; ニューラルネットワーク; レザバー計算; 小脳; ギャップジャンクション; レザバーコンピューティング

昨年度までに、小脳顆粒細胞層の微分方程式モデルを構築し、系の挙動に対するギャップジャンクション（GJ）のコンダクタンスの影響を検討したところ、GJの存在によって系にカオスが引き起こされ、系のダイナミクスが幅の広い周波数帯の活動を持つようになることや、出力できるパターンの複雑性が上がること、系への入力からの時間に特異的な状態を取るようになることがわかっていた。一方で、系のカオス性が強い場合には、出力できるパターンの複雑性が上がるが、同時に系の初期値依存性が強くなるため、汎化能力とのトレードオフがあることが明らかになった。この問題を解決するために、外部入力の振幅に時間的周期性を持たせることにより、システムを引き込むという着想を得ていた。この方法は、カオス的な神経回路に、同期した神経活動入力によって特定の応答をさせることができるという、新しい計算原理を示唆している可能性があると考えられたため、本年度はこの現象について引き続き研究を推進した。構築した数理モデルを構成するニューロンの固有振動数に近い周期外力を加えた場合に、異なる初期値にあるシステムの状態が外力下で同一の状態に収束する過程の解析や、複数の入出力パターンの対応を学習する能力の検討などを行なった。また、モデルにおけるニューロンの固有振動数の分布などのパラメータへのパフォーマンス依存性を調べた。本研究課題の目的は、顆粒細胞層におけるギャップジャンクションが時空カオスを引き起こし、それが適切な情報表現を可能にしているという、計算論的な仮説を提唱し、検証することであったが、数理モデルを用いた解析により、ギャップジャンクションの導入により表現の複雑性の向上が可能であることが示され、さらには、出力パターンの複雑性を保ったまま安定して同一入力に対して同一出力を出す能力を実現するための条件についても理解が進んだ。

Yesterday annual ま で に, small 脳 granular cell layer の differential equations モ デ ル を constructing し, is の 挙 dynamic に す seaborne る ギ ャ ッ プ ジ ャ ン ク シ ョ ン (GJ) の コ ン ダ ク タ ン ス の influence を beg し 検 た と こ ろ, GJ の is に よ っ て department に カ オ ス が lead き up こ さ れ, の ダ イ ナ ミ ク ス が picture の hiroo い cycle for 帯 を の activities hold つ よ う に な る こ と や, output で き る パ タ ー ン の complex 雑 on sexual が が る こ と, へ の into force か ら の time に specific state of な を take る よ う に な る こ と が わ か っ て い た. Side で, の カ オ ス sex strong が い occasions に は, output で き る パ タ ー ン の complex 雑 on sexual が が る が early, at the same time に の numerical dependency が strong く な る た め, generalization ability と の ト レ ー ド オ フ が あ る こ と が Ming ら か に な っ た. こ の を solve す る た め に, external の into force amplitude periodic を に time hold た せ る こ と に よ り, シ ス テ ム を lead き 込 む と い think う を must て い た. こ の way は, カ オ ス な 経 loop に god, in the same period し た god 経 activities into force に よ っ て specific の 応 answer を さ せ る こ と が で き る と い う, new し い calculation principle を in stopping し て い る possibility が あ る と exam え ら れ た た め, this year's は こ の phenomenon に つ い て lead き 続 を き research advance し た. Build し た mathematical モ デ ル を constitute す る ニ ュ ー ロ ン の nearly を い periodic external force and number of natural vibration に え に た occasions, different な る early numerical に あ る シ ス テ ム の で under the same の が external force state に 収 beam す の る process analytical や, plural の into output パ タ ー ン の 応 seaborne を learning す る ability の beg な 検 ど を line な っ た. ま た, モ デ ル に お け る ニ ュ ー ロ ン の natural vibration number の distribution な ど の パ ラ メ ー タ へ の パ フ ォ ー マ ン ス dependency を adjustable べ た. The purpose of this research topic の は, granular cell layer に お け る ギ ャ ッ プ ジ ャ ン ク シ ョ ン が space-time カ オ ス を lead き up こ し, そ れ が appropriate な intelligence performance を may に し て い る と い う, calculation theory of な 仮 says the を sing し, 検 す る こ と で あ っ た が, mathematical モ デ ル を with い た parsing に よ り, ギ ャ ッ プ ジ ャ ン ク シ ョ ン の import に よ の り performance after 雑 sex の が up may で あ る こ と が shown さ れ, さ ら に は, output パ タ ー ン の complex 雑 sex を っ た ま ま settle し て same に into force し seaborne て same output を す ability を be presently す る た め の conditions に つ い て も understand が into ん だ.

项目成果

TU Wien(オーストリア)

维也纳工业大学（奥地利）

Optimization of recurrent neural network structure by controlling symmetry of weight matrix

通过控制权值矩阵对称性优化循环神经网络结构

• 发表时间: 2022
• 期刊: 研究報告バイオ情報学
• 作者: 藤本ありさ;山本英明;守谷哲;徳田慶太; 香取勇一;佐藤 茂雄
• 通讯作者: 佐藤 茂雄

Chaos may enhance expressivity in cerebellar granular layer

混沌可能增强小脑颗粒层的表达能力

• DOI: 10.1016/j.neunet.2020.12.020
• 发表时间: 2021
• 期刊: Neural Networks
• 影响因子: 7.8
• 作者: Tokuda Keita;Fujiwara Naoya;Sudo Akihito;Katori Yuichi
• 通讯作者: Katori Yuichi