順序情報の生成・学習を説明する計算論的神経回路モデル

解释顺序信息的生成和学习的计算神经电路模型

• 批准号: 10164248
• 负责人: 田中 繁
• 金额: $ 0.45万
• 依托单位: The Institute of Physical and Chemical Research
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10164248/
• 关键词: 随意運動; 順序情報; 捕足運動野; 大脳基底核; 計算論的モデル; ニューロイダルネット

本研究は、生理解剖学的実験事実に基づいて計算論的モデルを構築し、そのモデルの解析および生理実験との対比を通して、大脳皮質と大脳基底核を含む神経回路によってどうのように時間順序パターンを学習し、また必要に応じて生成できるのかを解明することを目的とする。本年度は、前年度に提案した順序情報の生成に関する概念モデルをニューロイダルネットシミュレータ上に害現し、シミュレーションによって概念モデルの、妥当性を確認した。ニューロイダルネットを用いて種々の脳機能をモデル化するためには、そめ機能の獲得を表現できるような、初期回路と学習アルゴリズムを設計することが必要である。そこで、初期回路としては、前年度に提案した(1)大脳皮質一基底核一視床ループ回路、(2)大脳皮質とマイネルト核との双方向結合、 (3)大脳皮質内の側方抑制回路、(4)感覚系からの抑制入力を組み込んだ。シミュレーションの結果は、大脳皮質内の側方抑制によって活動が押さえられていたニューロンが、感覚系からの脱抑制と視床からの遅延ポジティブ フィードバックによって活動を開始することによりその状態を遷移させることを示した。また、系列情報を表現する皮質cell assemblyを指定するマイネルト核ニュニロンが皮質ニューロンの閾値を調節することによって、大脳皮質上に様々な系列情報を多重に埋め込むことが可能であることも示された。さらにまた、初期回路には系列をコードするニューロンの存在を仮定しなくても、視床から皮質へのフィードバック結合にヘッブ的学習則を適用することによって、順序だった活動をコードするset-relatedneuronsを生成することが可能であることもわかった。

This study is based on the foundation of physiological anatomy and the construction of computational theory. , そのモデルのanalytic およびphysiological 実験との対比を通して,大脳Cortexと大Basal nucleus basal ganglia chronological study of the neural circuit system It is necessary to learn and practice, and it is necessary to create and understand the purpose of learning. This year's proposal and the previous year's proposal are based on the concept of generating sequential information. The シミュレータ上にharm is now, the シミュレーションによってconcept モデルの, the validity is confirmed.ニューロイダルネットを Use いてkind 々の脳 Function をモデル化 するためには、そめ Function の Gain It is necessary to express the original circuit, learn the initial circuit and design the original circuit.そこで, initial circuit としては, previous year's proposal した (1) large cortical-basal nucleus-optic bed circuit, (2) large-bodied cortex とマイネルトnuclear and bidirectional combination, (3) Lateral inhibitory circuit in the cortex of the body, (4) Inhibitory input circuit of the sensory system. The result of シミュレーションのは, the lateral inhibition of によって activity in the cortex of the large body and the pressure of さえられていたニューロンが、sensitivity system からのDesuppression and vision bed からの遅昅杝ジティブフィードバックによってActivityをStartすることによりそのstatusをTransferさせることをshowした.また, series information を performance する leather cell AssemblyをSpecificationするマイネルト KernelニュニロンがCortexニューロンのThreshold valueをAdjustmentすることによって, に様々な series information on the large skin, multiple にbury め込むことがpossible and であることもshow された.さらにまた、Initial circuit には series をコードするニューロンのexistent を仮定The learning rules of しなくても, visual bed からcortical へのフィードバック combined with にヘッブApplicable することによって, sequence だったactivitiesをコードするset-relatedneuronsをgenerated することがpossibleであることもわかった.