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IT野にある顔認識ニューロンの個体識別ダイナミクスと同じ反応をする連想記憶モデル

与 IT 皮层中面部识别神经元的个体辨别动力学具有相同响应的联想记忆模型

基本信息

批准号：
14780309
负责人：
木本智幸
金额：
$ 1.92万
依托单位：
Oita National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

IT野にはヒトやサルの顔認識ニューロンが存在し、その認知過程では、まずサルかヒトかの大まかな認識が行われ、次に、個体識別が行われている可能性を示唆した生理学的知見が近年報告されている。本研究では、連想記憶モデルでこの想起ダイナミクスが再現できるのではないかと考え、モデルの性質の調査や様々な改良を行った。これまでの所、サルが学習した顔の特徴を取り入れた記憶パターンを作成し、これを連想記憶モデルに学習させて想起安定性の確認を終了した。同一グループ(サル類またはヒト類)に属する顔刺激は互いに似ているため、脳内表現においても相関が強いものと考えられる。そこで、この視覚刺激の相関の大小関係を取り入れるために、連想記憶モデルに学習させる記憶パターン同士にも相関の大小関係を取り入れてグループ化した。これを学習させた連想記憶モデルで、想起の安定性を調べた結果、記憶パターンが安定であることは勿論だが、同一グループに属する記憶パターン全てを混合した状態(混合状態)も安定となることが確認された。加えて、同一グループに属する記憶パターンの相関が強くなるほど、記憶パターンを混合して作られる混合状態の安定性もより強くなり、想起能力が高くなることが分かった。記憶パターンは個体識別情報であり、混合状態はどのグループに属する記憶パターンが提示されているかを知る、いわば、大まかな認識情報と言える。次に,こうした安定状態への想起ダイナミクスを解析し、記憶パターンと混合状態が、どのような順番で現れるかを調べ、この順番が、サルのIT野で見られる知見に類似していることが分かった。また、記憶パターンに雑音を乗せた計算機実験を行い、その際の想起ダイナミクスについて調べた。その結果、雑音が多いと、記憶パターンではなく、混合状態が想起されることが分かった。この結果を受けて、脳のメカニズムを解明するための新たな実験パラダイムを提案した。

In recent years, physiological knowledge has been reported on the possibility of the existence of cognitive processes in IT field, and the possibility of individual recognition. This study is to investigate and improve the properties of memory and memory. The characteristics of learning are extracted from the memory, and the stability of learning is confirmed. The same group (group) belongs to the same group (group), and the same group belongs to the same group (group). The size of the correlation between visual stimuli and memory is determined by the correlation between visual stimuli and memory. The memory is stable. The memory is stable. Add the same group, the same group. The memory is composed of individual identification information, mixed state, and information. Second, the stable state of memory, memory, mixed state, sequential state, and IT field are similar to each other. For example, if you want to change your computer's operating system, you can change your computer's operating system. The result, the sound, the memory, the mixed state. The results of this study are as follows:

项目成果

期刊论文数量（20）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

アトラクタニューラルネットワークモデルにおける多重安定状態のゆらぎの解析2-Amitモデルの場合-

吸引子神经网络模型的多重稳态波动分析2-Amit模型案例-

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
日本物理学会講演概要集第60巻第2号第2分冊
影响因子：
0
作者：
谷本さわ子;谷本さわ子
通讯作者：
谷本さわ子

側頭葉のアトラクターネットワークの双安定性

颞叶吸引子网络的双稳定性

DOI：
发表时间：
2003
期刊：
日本神経回路学会第13回全国大会講演論文集第13回号
影响因子：
0
作者：
谷本さわ子;谷本さわ子;Kimoto Tomoyuki;Kimoto Tomoyuki;木本智幸;木本智幸;Mimura Kazushi;Mimura Kazushi;木本智幸
通讯作者：
木本智幸

木本智幸, 上江洌達也, 岡田真人: "側頭葉をモデル化したアトラクターネットワークの双安定性"日本物理学会講演論文集(第59回年次大会). 第59巻第1号第2分冊. 280 (2004)

Tomoyuki Kimoto、Tatsuya Kamie、Masato Okada：“模拟颞叶的吸引子网络的双稳定性”日本物理学会论文集（第 59 届年会），第 1 期，第 280 卷（2004 年）。

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

アトラクタニューラルネットワークモデルにおける多重安定状態のゆらぎの解析

吸引子神经网络模型的多重稳态波动分析

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
電子情報通信学会技術研究報告 NC2004-127
影响因子：
0
作者：
谷本さわ子
通讯作者：
谷本さわ子

Mixed states in a sparsely encoded associative memory model storing ultrametric

存储超度量的稀疏编码关联记忆模型中的混合状态

DOI：
发表时间：
2002
期刊：
http://arXiv.org e-Print archieve Condensed Matter cond-mat 0211428
影响因子：
0
作者：
谷本さわ子;谷本さわ子;Kimoto Tomoyuki;Kimoto Tomoyuki;木本智幸;木本智幸;Mimura Kazushi;Mimura Kazushi;木本智幸;Kimoto Tomoyuki;Kimoto Tomoyuki;Mimura Kazushi;Kimoto Tomoyuki
通讯作者：
Kimoto Tomoyuki