記憶の数理モデルの新しい可能性とその神経生理学的意義

记忆数学模型的新可能性及其神经生理学意义

基本信息

  • 批准号:
    08279241
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.41万
  • 依托单位:
  • 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:
    1996
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1996 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

数理モデルのダイナミクス(動的振舞い)のさまざまな側面を解析することを通して,脳の記憶機構の可能性を議論し,それが神経生理学で得られている結果の解釈や新たな実験計画の提案に如何に役立ち得るかを検討することを目標とする.今年度の研究内容は「閾値素子に制限しない付加的特徴を持つニューロンの機能的役割の可能性のケーススタディーとして,自己連想記憶モデルにおけるニューロン及びシナプス・ダイナミクスの効果とそれらの関係を調べる」というものだった.ここでいう閾値素子にはシグモイド関数を含めて,また,付加的特徴には,能動的樹状突起やスパインの可能なモデルなどを含めて想定している.モデルの上では,付加的特徴はニューロンの2段ダイナミクスという形のものを議論した.能動的樹状突起は,ニューロンへの入力情報から,第1段階の内部電位以上の付加的情報を抽出し,それをダイナミクスに活用する機構であるとみれば,それはまさに第2段階の効果から議論できるはずである.ここでは,「ニューロン・ダイナミクス」はニューロンの入出力特性を,「シナプス・ダイナミクス」は学習(シナプス荷重変更)過程を意味する言葉として用いている.この研究では,「単なる記憶項目検索」以上の機能の発現の可能性も検討しようと試みた.記憶に関する2つのダイナミクスが記憶事項の引き出しに及ぼす影響を調べ,両ダイナミクスは等価であると同時に興味深い相違もある事を示した.相違として最も興味深いのは,記憶事項そのものが入力されると回路はそのままの状態を保持するが,少しでも記憶事項からずれたものが入力されると回路はすべての記憶事項と無相関な状態へ収束する,というものである.
目的是通过分析数学模型动力学的各个方面来讨论大脑记忆机制的可能性,并研究它如何用于解释神经生理学中获得的结果并提出新的实验设计。今年的研究主题是“一个案例研究,该案例研究具有不限于阈值元素的其他特征的神经元功能的可能性,并研究神经元和突触动态在自我缔合记忆模型及其关系中的影响。”此处的阈值元素包括Sigmoid功能,其他功能包括活性树突和刺的模型。在模型上,以神经元的两阶段动力学的形式讨论了其他特征。活跃的树突基于对神经元的输入信息,如果我们考虑这种机制将其他信息提取到第二阶段的内部潜力并将其用于动力学的内部潜力,则可以从第二阶段的效果中讨论这一点。在这里,“神经元动力学”使用神经元的输入/输出特征,而“突触动力学”是一种术语,意思是学习过程(突触负载变化)。在这项研究中,我们还试图研究功能表达的可能性,而不仅仅是“简单的内存搜索”。我们研究了与内存有关的两个动力学对内存项提取的影响的影响,并表明这两种动态都是等效且有趣的。最有趣的区别是,当内存项本身是输入时,电路仍处于原始状态,但是如果电路输入甚至从内存项中稍微输入,则电路会收敛到与所有内存项不相关的状态。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
H.-F.Yanai: "Equivalence and differences in recall and storage dynamics of associative memory" Proceedings of 1996 International Conference on Neural Information Processing. 581-586 (1996)
H.-F.Yanai:“联想记忆的回忆和存储动态的等效性和差异”1996 年国际神经信息处理会议论文集。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
H.-F.Yanai and S.Amari: "Auto-associative memory with two-stage dynamics of non-monotonic neurons" IEEE Transactions on Neural Networks. 7. 803-815 (1996)
H.-F.Yanai 和 S.Amari:“具有非单调神经元两阶段动态的自动联想记忆”IEEE Transactions on Neural Networks。
  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    0
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矢内 浩文其他文献

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    $ 1.41万
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