神経回路網における自己組織化と情報の統合処理機構

神经网络的自组织与信息综合处理机制

基本信息

批准号：
05267207
负责人：
猪苗代盛
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

大脳皮質表面に平行な面内での結合が、いくつかのハイパーコラムにわたる情報の統合に深く関わっていると考えられる。今まで我々は一個のハイパーコラムの形成に対応するモデルを研究してきたが、これを数個のハイパーコラムを含むような大きなモデルに拡張することが必要である。それに対応して入力パターンをどのように選ぶかということが問題となってくる。我々は外部環境による方位選択性のシャープ・チューニングにより大きな興味をもっており、そのためには外部からの入力刺激をどうとるかが重要な問題点の一つである。この点が困難なため、外部環境に依存する入力刺激があまり研究されて来なかったものと思われる。出力層を大きくとるとその受容野ともいえる入力層も大きくとる必要がある。入力パターンとして、1)出力層のどのニューロンから見ても同様な刺激パターンとして、当該出力ニューロンから見て、回転する棒状パターンすべてをとる方法と、2)入力層にあらゆる方向の長い棒状パターンを考える方法があり、これら二つの方法で自己組織化を行った。これらの方法は複雑な問題点を含んでいることが判明してきており、引き続き今後の研究の焦点の一つとなろう。また最近、Singer等が一次視覚野の方位選択性ニューロンに振動的な応答があり、異なる方位選択性を持つ二つのニューロンの間に振動応答の相関を観測した。我々は、各方位刺激に対して振動応答をするユニットからなるハイパーコラムを複数個含むモデルを作成し、コンピュータ・シミュレーションを行うことにより、Singer等の実験結果と一致する結果を得た。一方、ホップフィールドの連想記憶の問題とスピングラスとの関連はよく知られているが、ベクトル・スピングラスとの関連も考えられるところである。我々は、混成モンテカルロ・スピンダイナミックス法でベクトル・スピングラスの問題を研究した。

据认为，平行于大脑皮层表面的平面内连接与几个高座的信息集成在一起。到目前为止，我们研究了与单个高柱形成相对应的模型，但是有必要将其扩展到包括几个高柱的较大模型。问题出现了如何选择与此相对应的输入模式。我们对基于外部环境的定向选择性的急剧调整特别感兴趣，重要问题之一是如何采用外部输入刺激。由于这个困难，看来取决于外部环境的输入刺激尚未得到太多研究。如果增加输出层，则必须增加输入层（可以称为接收场）。输入模式是1）输出层中任何神经元的类似刺激模式，而输出神经元则是2）一种方法，一种考虑输入层中各个方向上的长杆状模式，并使用这两种方法进行自组织。已经发现这些方法包含复杂的问题，并将继续成为未来研究的重点之一。最近，Singer等人。观察到在主要视觉皮层中具有不同方向选择性的两个神经元之间的相关性和不同的方向选择性。我们创建了一个模型，该模型包含多个高柱，该模型由对每个方向刺激提供振动响应的单元组成，并进行了计算机模拟，以获得与Singer等人的实验结果一致的结果。另一方面，尽管众所周知，霍普菲尔德的关联记忆与旋转眼镜之间的关系之间的关系也可以考虑霍普菲尔德的关联记忆问题之间的关系。我们研究了混合蒙特卡洛自旋动力学方法的矢量spinglass问题。