Spatiotemporally organized retrieval of information inspired by the neural mechanism of mental processes

受心理过程神经机制启发的时空组织信息检索

• 批准号: 20500279
• 负责人: OKAMOTO Hiroshi
• 金额: $ 1.5万
• 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 (C)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20500279/
• 关键词: 脳型記憶想起; 時間積分; 複雑ネットワーク; 時系列想起; ベイズ推定; ニューラルネットワーク; ヒステリシス; 確率過程; 時系列; 隣接行列; 記憶想起; 引用ネットワーク; 連続アトラクター; 揺らぎ; 準安定; ベイズ; 経路積分; 双安定; 漸次的持続活性

The purpose of this study is to develop a method of extracting temporally organized information by analogy to memory retrieval in the brain. We have demonstrated that stochastic dynamics of a grand network of recurrent neural networks, which models a minimal structure of cortical circuits, can produce transient and sequential activation of neurons. Different cue presentations represented by the initial state of grand network activation generate different temporal sequences. Statistical-mechanical exploration has revealed that retrieval of temporal sequences by this model conforms to Bayesian inference.

本研究的目的是开发一种通过类比大脑中的记忆检索来提取时间组织信息的方法。我们已经证明，随机动态的一个大网络的递归神经网络，它模拟了一个最小的结构皮层电路，可以产生短暂的和顺序激活的神经元。大网络激活的初始状态所代表的不同线索呈现方式会产生不同的时间序列。统计机械的探索表明，该模型的时间序列的检索符合贝叶斯推理。

项目成果

Perfect temporal integration of fluctuating inputs by a recurrent network of cortical neurons

皮层神经元循环网络对波动输入的完美时间整合

• 发表时间: 2008
• 作者: 川高志;礒村宜和;深井朋樹;Fukai T;Takekawa T;Okamoto H;Okamoto H
• 通讯作者: Okamoto H

Statistical properties of response times associated with perfect temporal integration of correlated fluctuating inputs

与相关波动输入的完美时间积分相关的响应时间的统计特性

• 发表时间: 2008
• 作者: 川高志;礒村宜和;深井朋樹;Fukai T;Takekawa T;Okamoto H
• 通讯作者: Okamoto H