マルチダイナミクスモデルによるデュアル情報表現メカニズムの研究

基于多动力学模型的双重信息表示机制研究

• 批准号: 14016002
• 负责人: 荒木 修
• 金额: $ 2.18万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 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: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14016002/
• 关键词: 情報表現; STDP; ドーパミン; 神経回路網モデル; 同期発火; ダイナミクス; 脳・神経; 数理工学

1.シナプス可塑性(STDP)の情報表現における役割前-後シナプス細胞の発火タイミングによってLTPやLTDを起こすSTDPの、情報表現における役割を明らかにするために、神経回路網モデルにSTDPを導入し、その挙動を解析した。入力は、ポワソン過程のスパイク系列から一定時間幅の時空間パターンを構成し、それを繰り返し入力した。その結果、多くの場合に非同期発火から同期発火を起こす変化が観察された。一旦同期発火が学習されると、他の時空間パターンの入力に対しては、同期発火はほとんど起こらない。これは、入力された特定の時空間パターンに対して、同期発火を起こすシナプス荷重の変化がSTDPによって行なわれたことを意味する。また、別の計算機実験によってスパイク系列の発生間隔に重要な情報が存在することを示唆する結果が得られた。以上より、時空間パターンから同期発火という情報表現への変換が、STDPによって獲得できると考えられる。2.ドーパミン系修飾物質の情報表現における役割ドーパミンの修飾物質系的な抑制効果と、介在細胞的な抑制効果との差を明らかにするために、PFCネットワークモデルに次の2つのモデルのどちらか一方を追加した2種類のPFC-VTA系モデルを構成し、違いを調べた:(1)PFCから入力を受けてPFCのIPSPを強めるDA細胞モデル;(2)PFCから入力を受けてPFCを脱分極させる大域的抑制細胞モデル。一方、平均発火率の空間パターンとシナプス荷重の構造との相関係数が高いことが知られている。ところが、(2)のモデルの場合にはこの相関係数が下がり、(1)の場合には下がらなかった。この結果は、もし平均発火率によって内部情報の想起をしているならば、(2)の直接的脱分極ではなく、(1)の修飾的な抑制による方法の方が、少ないスパイク数で情報を正しく効率的に想起できることを意味する。

1. シ ナ プ ス plasticity (STDP) の intelligence performance に お け る service cut before - after シ ナ プ ス cells の 発 fire タ イ ミ ン グ に よ っ て LTP や LTD を up こ す STDP の, intelligence performance に お け る "を cut Ming ら か に す る た め に, god 経 back road network モ デ ル に STDP を import し, そ の 挙 dynamic analytical し を た. The input force is ポワソ, ポワソ, the <s:1> process is スパ スパ, the <s:1> series is ら for a certain period of time, the <s:1> time and space are パタ, <s:1>, を and を. The input force is た. Youdaoplaceholder0 <s:1> results, in many く <e:1> situations に non-simultaneous fires ら simultaneous fires を cause す す changes が観 observe された. Once the concurrent fire が learning されると, the other <s:1> time and space パタ <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> input force に against the <s:1> て and the concurrent fire <s:1> ほとん start <s:1> らな されると. こ れ は, into the force さ れ た specific spatial パ の タ ー ン に し seaborne て, at the same time 発 を fire こ す シ ナ プ ス の under load variations change が STDP に よ っ て line な わ れ た こ と を mean す る. ま た, don't be の computer 験 に よ っ て ス パ イ ク series の 発 raw interval に important な intelligence が exist す る こ と を in stopping す る results ら が れ た. Above よ り, when space パ タ ー ン か ら period 発 fire と い う intelligence performance へ の variations in が, STDP に よ っ て get で き る と exam え ら れ る. 2. ド ー パ ミ ン system modification material の intelligence performance に お け る service cut ド ー パ ミ ン の decorate material department な inhibiting unseen fruit と, interfaces in cell な inhibiting unseen fruit と の poor を Ming ら か に す る た め に, PFC ネ ッ ト ワ ー ク モ デ ル に の 2 つ の モ デ ル の ど ち ら か side を additional し た 2 kinds の PFC - VTA モ デ ル を し, violations Youdaoplaceholder0 を べた:(1)PFC ら ら input force を is strongly affected by けてPFC <s:1> IPSPを めるDA cells モデ を; (2) The PFC ら input force を is inhibited by the けてPFCを dissociation pole させる large domain of the inhibited cells モデ モデ. On one side, the average ignition rate <s:1> space パタ, <s:1> とシナプス とシナプス load <s:1> structure と, <s:1> correlation coefficient が is high, <s:1> <s:1> とが とが is known, and られて る る る. と こ ろ が, (2) の モ デ ル の occasions に は こ の phase masato coefficient under が が り, (1) の occasions に は under が ら な か っ た. こ の results は, も し average 発 fire rate に よ っ て internal intelligence の remember を し て い る な ら ば, (2) の direct points off で は な く, (1) の modified な suppression に よ る method の が, less な い ス パ イ ク で intelligence を positively し く sharper rate に think of で き る こ と を mean す る.

项目成果

T.Ikeguchi: "Surrogate Analysis on the Internet Traffic Time Series"Proceeding of 2002 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications. 25-28 (2002)

T.Ikeguchi：“互联网流量时间序列的代理分析”2002 年非线性理论及其应用国际研讨会论文集。

E.Mardhana: "NEUROSEARCH : A Program Library for Neural Network Driven Search Meta-Heuristics"Proceedings of the 2003 IEEE International Symposium on Circuits and Systems. (In Press). (2003)

E.Mardhana：“NEUROSEARCH：神经网络驱动搜索元启发式程序库”2003 年 IEEE 国际电路与系统研讨会论文集。

T.Suzuki: "Toward Control of Economic Change : Application of Econophysics"Springer (In Press). (2003)

T.Suzuki：“控制经济变化：经济物理学的应用”施普林格（正在出版）。

Y.Uwate: "Solving Ability of Hopfield Neural Network with Chaotic Noise and Bursting Noise for Quadratic Assignment Problems"Proceedings of 2002 IEEE International Symposium on Circuits and Systems. Vol.3. 465-468 (2002)

Y.Uwate：“用混沌噪声和突发噪声解决 Hopfield 神经网络对于二次分配问题的能力”2002 年 IEEE 国际电路与系统研讨会论文集。

T.Anzai: "Iso-Directional Neighbors Plot Implies High Dimensionality of the Stock Market Price Index"Proceedings of Joint International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems. (CD-ROM). (2002)

T.Anzai：“同向邻居图意味着股票市场价格指数的高维性”软计算和智能系统国际联合会议论文集。