脳におけるシンボル処理:連続量状態遷移による迷路パスの実時間探索の脳モデル化

大脑中的符号处理:使用连续状态转换实时搜索迷宫路径的大脑建模

基本信息

  • 批准号:
    11145213
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.64万
  • 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 (A)
  • 财政年份:
    1999
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1999 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究は、脳におけるシンボル処理の構成的な研究として、記憶モデルPATONでの迷路パスの探索問題の解法を発見し、それによって動物の脳でも可能なシンボル処理の内容と実体のモデル化を試みる。パス探索課題は、環境地図の経験に基づく構築と、環境地図内での推論(状態遷移的な離散状態遷移の予測とその結果の評価のサイクル)の二つのタスクに分解される。そこで我々は、記憶モデルPATONのもつ競合学習的な認識能力に疲労による反応性の鈍化の項を付加し、それによって反応領域を均等の分割する自己組織的な入力パターンの離散化(シンボル化)を実現した。さらに、各シンボルにその時の多様な感覚入力を連合させることで、各感覚入力がもつ類似性に基づく空間探索機能を実現できることを示した。その結果、空間中の各場所はそれに対応したシンボル細胞をもち、さらに場所の間の行動による移動はシンボル細胞間の離散状態遷移によって表現できた。そして、二つの場所の間の感覚パターンの類似性を基準にした記憶の想起・平均化と認識のサイクルを実現すると、二つの場所の中間点を一撃の記憶想起で探索する記憶探索が実現できること、その探索の反復によって二つの場所の間の移動パスが高速に検出できることをしめした。これらの研究より、感覚パターンを表現する大脳皮質領野と海馬的な直交符号化の機能を持つ領野を連合させることで、通常はシンボル処理と考えられているパス探索が動物でも解きうることが示された。
This study aims to explore the solution of the maze problem in memory and to explore the possible content of the maze process in animals. The research topics include: the basic structure of environmental geochemistry, the inference of environmental geochemistry (prediction of discrete state transition, evaluation of results), and the decomposition of environmental geochemistry. In addition, the cognitive ability of the memory is divided into two parts: one part is reflective, the other part is reflective, and the other part is discrete. The function of space exploration can be realized by combining multiple sensory input forces at different times. As a result, all places in the space have different behaviors. The similarity between two places is based on memory retrieval, averaging and recognition. The middle point of two places is hit by memory retrieval. Memory retrieval is realized. The exploration is repeated. The movement between two places is high speed. The study shows that the brain and hippocampus have different symbolic functions, such as the brain and hippocampus, and the brain and hippocampus have different functions.

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Samejima, K., Omori, T.: "Adaptive internal state space formation by reinforcement learning for real-world agent"Neural Networks. Vol.12, No.7-8. 1143-1156 (1999)
Samejima, K.,Omori, T.:“通过强化学习为现实世界代理形成自适应内部状态空间”神经网络。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Mitsumori, Y., Omori, T.: "Mira, J., Sanchez-Andreas (Eds.). Foundations and Tools for Neural Modeling"Segmentation of Occluded Objects using a Hybrid of Selective Attention and Symbolic Knowledge. 826-839 (1999)
Mitsumori, Y.、Omori, T.:“Mira, J.、Sanchez-Andreas(编辑)。神经建模的基础和工具”使用选择性注意和符号知识的混合来分割被遮挡的对象。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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