ニューラルネットワークの対称、非対称構造における認知、記憶機構の計算論的研究

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本研究では網膜、視覚系大脳皮質、MT野などに見られるミクロなネットワークの非対称性の構造および対称性の構造に注目し、視覚系運動情報との関連性を検討したい。視覚系運動情報として、FourierおよびNon-Fourier Movement Detectionが取り上げられている。Fourier Movementは従来、相関およびエネルギーモデルとしてReichardtなどのモデルを基礎として、研究がなされて来た。また、最近の研究では視覚での対象物の境界はコントラストばかりでなくテクスチュアによっても関与されることが示されている。R.Shapleyはこれらの説明として、2次性刺激に関与するニューロンは構造として二つの並行した経路が考えられ、一つが線形性の経路であり、他の一つが2次性の刺激に応答する非線形性の経路と見なされる等の報告がなされている。神経細胞の経路に並行した二つの経路が線形と非線形に分かれており、この非対称性を最初に指摘したJ.Victorは非対称回路が2次視覚運動を説明しうるモデルとしている。そこで、本研究ではJ.Victorらの非対称回路の能力を明らかにするため、解析を進めた。その結果、非対称回路の入出力の高次の時間相関の解析がこの非対称回路の能力を引き出すことを明らかにした。しかし、実際の神経回路で入出力の高次相関を計算していくことは考えにくいので、神経回路の空間的な高次相関がすでに解析した高次時間相関と対応しうるかどうかの検討を進めた。その結果、New York大学のNaka教授らが明らかにしたcatfishの網膜での非対称ネットワークが空間的高次相関を実現する回路として十分であることを示した。