IT野にある顔認識ニューロンの個体識別ダイナミクスを解明のための連想記憶モデル

用于阐明 IT 区域人脸识别神经元个体辨别动态的联想记忆模型

基本信息

  • 批准号:
    12780299
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
  • 财政年份:
    2000
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2000 至 2001
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

IT野にはヒトやサルの顔認識ニューロンが存在し,これは次のような挙動をすることが生理学者によって発見された.まずサルに,複数のヒトやサルの顔を学習させる.続いて,このサルに既に学習したAさんの顔を見せる.すると最初に,ヒトをコードしている全ニューロンが発火し,その後,Aさんの顔をコードしているニューロンだけが発火を持続し,それ以外は発火しなくなる.このとき,サルをコードしているニューロンの発火は殆ど見られない.つまり,まず物体の大まかな認識(ヒトかサルかのグループ認識)が行われ,続いて,それが誰なのかという詳細な認識が時問を追って行われるということが分かってきたのである.本研究者は,この想起ダイナミクスが連想記憶モデルを用いて説明できるのではないかと考えた.そこで,サルが学習した顔の特徴を取り入れた学習パターンを作成し,これを連想記憶モデルに学習させて想起安定性を統計力学によって解析した.顔の特徴を取り入れるために,同一グループに属する顔パターンは互いに似ているため相関が強いものと仮定し,学習パターン同士にも相関の違い取り入れてグループ化したものを作成した.これを学習させた連想記憶モデルで,想起完了後の平衡状態を調べた結果,学習パターンが想起できることは勿論であるが,同一グループの学習パターン全てをOR処理した混合状態も安定に想起できることを確認した.この混合状態は,生理学実験で観測されている大まかな認識を行っている過程の発火状態と類似している.次に,学習パターンに雑音を入れて連想記憶モデルに与えて,学習パターンが想起されるまでのダイナミクスを調べた.その結果,混合状態に近い発火状態を経由して,学習パターンが想起されることが分かった.以上より,連想記憶モデルに特別な修正を加えなくともIT野の挙動を模擬できることが分かった.
IT field research and development of physiologists.まずサルに,复数のヒトやサルの颜を学习させる. In the middle of the day, we learn from each other. At the beginning, the whole process of the fire will be started, and then the fire will be started, and then the fire will be started. In the middle of the night, the sun rises and the moon rises.つまり,まず物体の大まかな认识(ヒトかサルかのグループ认识)が行われ,続いて,それが谁なのかという详细な认识が时问を追って行われるということが分かってきたのである. This researcher thinks that the memory of the memory is connected with the memory of the memory. The characteristics of learning are taken into account, and the stability of learning is analyzed by statistical mechanics. The characteristics of the game are: This is the first time that we have been able to learn from each other, and we have been able to remember the balance state after we have finished. The mixed state is similar to the state of fire in the process of cognition and cognition. Second, the study of the sound into the memory and the study of the sound into the memory and the study of the sound into the memory. As a result, the mixed state is near the fire state, and the learning process is different. The above is a special correction for memory.

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
木本智幸: "非単調ニューロンを用いて相関学習された連想記憶モデルのS/N解析"日本神経回路学会. Vol.8,No.3. 86-93 (2001)
Tomoyuki Kimoto:“使用非单调神经元通过关联学习的联想记忆模型的 S/N 分析”,日本神经网络学会,第 8 卷,第 86-93 期(2001 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Tomoyuki Elimoto: "Mixed state on a sparsely encoded associative memory model"Biological Cybernetics. 85,4. 319-325 (2001)
Tomoyuki Elimoto:“稀疏编码联想记忆模型上的混合状态”生物控制论。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
松本有央: "サル側頭葉IT野の顔細胞の集団ダイナミクス-MDSによる解析と連想記憶回路によるモデル化-"電子情報通信学会技術研究報告 ニューロコンピューティング. 159. 69-76 (2000)
Yuo Matsumoto:“猴子颞叶 IT 区域面部细胞的流行动态 - 使用 MDS 进行分析和使用关联记忆电路进行建模 -”IEICE 神经计算技术报告 159. 69-76 (2000)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
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    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    小熊 久美子

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