生物ニューラルネットによる知覚・認知の分類型相関表現の研究

本研究では、はじめにニューラルネットワークの非対称構造および対称構造のネットワークに大別した。生物ニューラルネットワークの非対称構造として網膜レベルではReichardらのFlyの視覚系のニユ-ラルネットワークの研究、更にBarlowとLevickによるrabbitの網膜の方向性を持った動きに対する細胞の検出の研究、VictorとShapleyによるcatの網膜の非線形性を持つY型細胞の研究、そしてNakaらによるcatfishの網膜の非線形性を持つ細胞と非対称性の回路の構成など興味のある研究をもとに、どのようにすればニューラルネットの回路構成(構造)と機能が分かるかという問題に取り組んだ。この問題はstructure identificationとfunction identficationの問題に帰着する。ここでは条件として入力となる刺激とニューロンからなる回路の出力を観測して、その中の回路構造が分かるかというstructure identificationの問題とその回路の機能が分かるかというfunction identificationの問題の解析を進めた。ニューロンからなる回路の入力刺激と回路の出力が観測される場合、入出力相関がこの二つのidentificationの問題に対する解決の情報を有している。上述した緒研究のganglion細胞の応答では回路網の出力の細胞として、いくつかのクラスに分類される。すなわち入力刺激に対しての応答が線形的に働くbipolar細胞の応答に似ているものや回路の出力を反映しているamacrine細胞の応答に似ているものがある。これらの異なるクラス細胞の応答である出力間の相関が大きな意味を有している。本研究では細胞の出力間の相関が本質を見失なわない様に解析を進めた。異なるクラスのganglion細胞からの出力がその上位の中枢で相関処理により、機能上の情報を作り出すことが考えられる。ここでは、方向性と動きの情報を生成する回路の条件を示した。また、生物の非対称性と対称性回路の差異も検討した。

本研究では、はじめにニューラルネットワークの非対称構造および対称構造のネットワークに大別した。生物ニューラルネットワークの非対称構造として網膜レベルではReichardらのFlyの視覚系のニユ-ラルネットワークの研究、更にBarlowとLevickによるrabbitの網膜の方向性を持った動きに対する細胞の検出の研究、VictorとShapleyによるcatの網膜の非線形性を持つY型細胞の研究、そしてNakaらによるcatfishの網膜の非線形性を持つ細胞と非対称性の回路の構成など興味のある研究をもとに、どのようにすればニューラルネットの回路構成(構造)と機能が分かるかという問題に取り組んだ。この問題はstructure identificationとfunction identficationの問題に帰着する。ここでは条件として入力となる刺激とニューロンからなる回路の出力を観測して、その中の回路構造が分かるかというstructure identificationの問題とその回路の機能が分かるかというfunction identificationの問題の解析を進めた。ニューロンからなる回路の入力刺激と回路の出力が観測される場合、入出力相関がこの二つのidentificationの問題に対する解決の情報を有している。上述した緒研究のganglion細胞の応答では回路網の出力の細胞として、いくつかのクラスに分類される。すなわち入力刺激に対しての応答が線形的に働くbipolar細胞の応答に似ているものや回路の出力を反映しているamacrine細胞の応答に似ているものがある。これらの異なるクラス細胞の応答である出力間の相関が大きな意味を有している。本研究では細胞の出力間の相関が本質を見失なわない様に解析を進めた。異なるクラスのganglion細胞からの出力がその上位の中枢で相関処理により、機能上の情報を作り出すことが考えられる。ここでは、方向性と動きの情報を生成する回路の条件を示した。また、生物の非対称性と対称性回路の差異も検討した。