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Theoretical and Empirical Study for Modulation and Integration Function of Context Information in Memory Networks

记忆网络中上下文信息的调制与整合功能的理论与实证研究

基本信息

批准号：
20H04246
负责人：
塚田啓道
金额：
$ 11.4万
依托单位：
Chubu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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

项目摘要

本研究課題は脳の記憶ネットワーク空間に文脈情報を効率的に情報圧縮し学習・記憶する情報処理メカニズムについて研究を進めている。生理学実験では、これまで海馬CA1領域でのみ存在が確認されていた時空間学習則（STLR）が、前年度海馬CA3領域で初めて観測され、本年度はこの結果を補強するための追加実験を行なった。結果としてSTLRはアテンション等のトップダウンの情報処理時に分泌されるアセチルコリンの投射と連動して学習が行われることが再確認された。これらの結果は文脈情報の時間順序の識別能力が高いSTLRが海馬CA3領域においてトップダウン情報に基づく文脈記憶生成を行っている可能性を示唆している。現在これらの実験研究成果をもとにトップダウン情報を用いた文脈情報の記憶学習モデルの開発も新たに開始している。STLRを用いた神経ネットワークの数値実験においては、STLRの時間履歴と文脈情報の時間順序識別能力との関連性評価を行ったところ、時間履歴を含んだSTLRが圧倒的に文脈情報の時間順序識別能力が高くなることを新たに発見した。STLRの重み分布の解析においては、類似した重み分布であるにもかかわらず、時間順序識別能力が極端に異なるケースがあることが明らかになった。これらの結果は重みの空間分割や階層性とダイナミクスの間に深い関連性があることを示唆しており、今後さらなる解析を行う予定である。理論研究においては、STLRのカルシウム濃度とLTP/LTDに深く関連する閾値の範囲を拡張することにより、これまでのSTLRの文脈情報の時間識別能力を飛躍的に向上する可能性を新たに見出した。また、STLRをシステム理論の枠組みで捉える新たな学習モデルの研究も推進している。本研究成果を基盤として並列情報処理のハードウェアに実装する計画も新たに開始した。

This research topic は脳の memory ネットワーク space に context information を sharper rate intelligence 圧に shrinkage し learning, memory する intelligence 処 Richard メカニズムについをて research into めている. Physiology be 験では, これまで hippocampal CA1 area でのみ exist が confirm されていた when spatial learning (STLR) が, before the year at the beginning of hippocampal CA3 field でめて観 measuring され, this year's はこの results を reinforcing するための additional be 験を line なった. Results として STLR はアテンション etc. のトップダウンの intelligence 処 Richard に secretion されるアセチルコリンとの projection correlation して line learning がわれることが reconfirm された. これらの results は context information の time sequence の high recognition ability がい STLR が hippocampal CA3 area においてトップダウン intelligence に base づく context memory generated line をっていをる possibility in stopping している. Now これらの be 験 research をもとにトップダウン intelligence を with いた context information の memory learning モデルの open 発も new たに began している. STLR を with いた god 経ネットワークの the numerical be 験においては, STLR の shoe bearing と context information の time sequence recognition との masato even sex review 価を line ったところ and fulfillment of time phase and contains をんだ STLR が圧 pour に context information の time sequence identification ability が high くなることを new たに発 see した. STLR のみ distribution の analyzing においては, similar したみ distributions であるにもかかわらず, time sequence recognition が extreme に different なるケースがあることが Ming らかになった. これらの results は heavy みの space partition や class-based とダイナミクスのに between deep い masato even sex があることを in stopping しており, future さらなる parsing line をう designated である. Theoretical research においては, STLR のカルシウム concentration と LTP/LTD に deep く masato even する threshold numerical の van 囲を company, zhang することにより, これまでの STLR の context information の time recognition にを jump up する possibility を new たに see out した. また, STLR をシステム theory の枠 group みで catch える new たな learning モデルもの research advance している. The research results of this study include the を base disk とてて and the concurrent information processing of the ハドウェアにドウェアに actual installation する project を and the new たに start of the たた.