拡張Hebb則による神経回路網の構造的および機能的な自己組織化に関する研究

使用扩展赫布规则的神经网络结构和功能自组织研究

• 批准号: 15700119
• 负责人: 本間 経康
• 金额: $ 1.02万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700119/
• 关键词: ニューラルネットワーク; Hebb則; 認識

本研究課題では,生物脳のように変化する外部環境との相互作用を介して,構造的および機能的に柔軟に自己組織化する神経回路網モデルの構築を目標としているが,本年度は,はじめに,15年度に構築した構造改変に対応させた拡張Hebb則のプロトタイプを改良し,生理学的にもより妥当な結合構造の時空間改変を統合したモデルを構築した.つぎに,シミュレーションにより,改良モデルの能力を検証し,その理論的考察を行った.1.プロトタイプ拡張Hebb則の改良ニューロンは主にシナプス結合を介して入力情報を受け取るが,シナプス結合を全く持たない新生ニューロンは入力がないため発火せず,したがって,Hebb則による学習が成立せずに新たな結合も形成されないという一種のジレンマがあった.従来のモデルでは,ランダムな初期結合構造を仮定するなど,不自然な解決法が用いられているが,15年度に提案したプロトタイプでも,ランダムな結合形成により便宜的に解決しており,その生理学的妥当性には疑問が残るなど,根本的な問題解決には至っていなかった.これに対し,本年度改良した学習則では,生理学的にもより妥当なニューロンの自発発火を構造改変のための信号として定式化することで,このジレンマを解決した.2.シミュレーションによる能力検証と理論的考察改良したモデルを計算機上にインプリメントし,パターン認識問題に適用した結果,生理学的により妥当なシナプス結合を持たない新生ニューロンを用いても,認識に必要な対象の概念形成過程の幾つかの簡単な側面の再現が可能であるなど,その性能が確認された.また,理論的にも先に提案した概念(記憶)形成能力をより少ない計算コストで実現できることが証明された.

The subject of this study is the introduction of the interaction between the external environment and the environment, and the flexible mechanism of the biological. in this study, the subject of this study, the introduction of the introduction of the interaction between the external environment and the external environment, is the subject of this study. in this study, the subject of this study, the introduction of the introduction of the interaction between the external environment and the external environment, the flexibility of the built-in mechanism and the mechanism of the system. This year, this year, the year, year and year. Physiology is properly combined with the development of time and space systems. I don't know how to improve my ability to improve my ability and theory. 1. In order to improve the quality of the Hebb, the main part of the system was combined with the introduction of the training system, and the combination of the new students and the students was completed. The new students were trained to learn more about the fire, the students and the Hebb students to form a new one. In the early days of the experiment, the method of unnatural solution was used to solve the problem. In the 15th year, the proposal was proposed in the first half of the year, and it was used to solve the problem in the first half of the year. In the end, the proposal was proposed in the year 15, and the drug was combined to form an inexpensive solution to the problem. This year, there are improvements in the principles of physiology. In physiology, people do not know how to change their signals. They do not know how to fix them. An investigation of the theory of the ability to improve the ability of the students to study the theory of the improvement of the theory of knowledge problems, the results of the experiments, the results of the physiological experiments, the results of the physiological experiments, the results of the experiments, the Please make sure that the performance is not good. In the theory, we first propose the concept (record). We have the ability to calculate how much we can do.

项目成果

小谷中 洋介: "ニューラルネットワークを用いた顔表情認識"東北大学医学部保健学科紀要. Vol.13, No.1. 23-32 (2004)

小谷中洋介：“使用神经网络进行面部表情识别”东北大学医学部健康科学系通报第 13 卷，第 23-32 期（2004 年）。

Fuzzy Neural Networks : An Introduction

模糊神经网络：简介

• 发表时间: 2005
• 期刊: Feature Extraction, Foundations and Applications (In press)
• 作者: 佐野健太郎;百瀬真太郎;滝沢寛之;小林広明;中村維男;Madan M.Gupta
• 通讯作者: Madan M.Gupta

Observation-Based Self-Organizing Map with Spontaneous Firing for Memory Formation

基于观察的自组织图与自发激发记忆形成

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.of IJCNN 2005 (In press)
• 作者: 佐野健太郎;百瀬真太郎;滝沢寛之;小林広明;中村維男;Madan M.Gupta;Noriyasu Homma
• 通讯作者: Noriyasu Homma

Superimposing Neural Learning by Dynamic and Spatial Changing Weights

通过动态和空间变化权重叠加神经学习

• 发表时间: 2004
• 期刊: Int'l.Journal of Artificial Life and Robotics Vol.7,No.4
• 作者: 佐野健太郎;百瀬真太郎;滝沢寛之;小林広明;中村維男;Madan M.Gupta;Noriyasu Homma;Noriyasu Homma
• 通讯作者: Noriyasu Homma

Madan M.Gupta: "Static and Dynamic Neural Networks-From Fundamentals to Advanced Theory"IEEE Press & Wiley. 750 (2003)

Madan M.Gupta：“静态和动态神经网络 - 从基础知识到高级理论”IEEE Press