生物ニューラルネットによる知覚・認知の分散型相関表現の研究

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生物の視覚から得られる情報は膨大であり、網膜からの入力した情報は並列処理ばかりでなく、情報圧縮し効率よく伝送するために種々の異なる機能を有する神経細胞がある。本研究では網膜、視覚系大脳皮質、小脳などにも見られるネットワークの非対称性の構造に注目し、視覚情報の生成がいかになされるか、そして生成された情報がどのように保存されるか、そして視覚系の上位のレベルでどのように再構築されるかを明らかにするものである。また視覚系では、注視機能を導入することによって、知覚認知の処理を効率的に進めている。この注視機能を取りあげ、コンピューター・シミュレーションにより処理機能の増大を明らかにした。はじめに視覚系の非対称ニューラルネットワークに関して、従来の進められたReicharatらのflyのネットワーク、そしてBarlowらのrabbitの網膜の非対称ネットワークを取りあげ、運きに対する認知能力の比較を相関分析によって明らかにした。我々の研究ではcatfishの視覚系の非対称ネットワークが、きわめて感度するどく、認知しうることを解析時に明らかにした。また対称ニューラルネットワークはメモリー機能が必要となることを明らかにした。次の注視の研究では、パタンの特徴領域に注目させるための評価関数が重要となることを明らかにし、注視領域を認識のくり返し学習がネットワークでは大切となることを明らかにした。