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人工グリアニューラルネットワークの開発とその応用に関する研究

人工胶质神经网络的发展及其应用研究

基本信息

批准号：
12J10018
负责人：
生田智敬
金额：
$ 1.73万
依托单位：
The University of Tokushima
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012-04-01 至 2015-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

グリアは脳内に存在する細胞であり，ニューロンと共に脳の高次情報処理を支えている．しかし，グリアに関する研究は依然として少なく，特にグリアの応用に関する研究はほとんど例がない．本研究では，脳内におけるグリアとニューロンの関係をモデル化した人工グリアニューラルネットワークの開発を行っている．本モデルは，人工ニューラルネットワークの一種である多層パーセプトロン（MLP）を用いて、その中間層にグリアを結合した。グリアは、結合したニューロンによって励起される．励起されたグリアはパルスを生成し、このパルスは結合したニューロンのしきい値に入力される．さらに，パルスは近傍のグリアを励起することによってネットワーク全体に伝搬される．従来モデルでは，パルス生成パターンがMLPの学習に伴い周期的となる問題があった．本研究では，グリアが励起される頻度により，グリアの不応期間が変化するモデルを提案した．ニューロンからの刺激でグリアの不応期間が動的に変化されることにより，グリア毎に持つ不応期間の長さが異なるってくる．そのため，学習の進行に伴いグリアのパルス生成パターンが徐々に変化する．この働きにより，学習の終盤においてもパルスが効果的に学習を促進する．実際に，シミュレーションにより従来のモデルと比較し提案モデルが優れた学習能力を有することを明らかにした．さらに，グリアが新生ニューロンの結合する位置に深く関わっていることから，人工グリアニューラルネットワークにニューロン新生を取り入れたモデルを提案した．本モデルでは，グリアを励起する頻度が低いニューロンを不活性なニューロンとして取り除き，新生ニューロンを同じ位置へ結合する．その後，他のニューロンと同様に学習を繰り返す．これにより，ネットワークの入出力に寄与するニューロン数が増加し，その結果，ネットワーク全体の学習性能が向上することを示した．

There is a cell in the グリアは脳に, and the ニューロンと公に脳のHigh-level information processing branch is used.しかし, グリアに关する研究はstill として小なく, 特にグリアの応与に关する Research はほとんど Example がない. This study is based on the relationship between the relationship between the inner and outer Chemical artificial グリアニューラルネットワークの开発を行っている. This manual is a kind of artificial manual multi-layered pipe MLP is a combination of いて and その middle layer にグリアを.グリアは、combination of したニューロンによって利起される. RISE されたグリアはパルスを生し、このパルスはcombinationしたニューロンのしきい値に入力される．さらに, パルスは close to the のグリアを立することによってネットワークall に伝move される. Come to モデルでは, パルス generates パターンがMLP's learning and companionship cycle's となる problem があった. This research is based on the proposal of the されるfrequency and グリアがががるにより, and the グリアの不応period が変化するモデルを proposal.ニューロンからのstimulating でグリアの不応的に変化されることにより, グリア毎にhold つ不応 period の长さがdifferent なるってくる.そのため, the progress of learning is accompanied by the いグリアのパルスgenerated パターンが雪々に変化する.この働きにより, the end of learning においてもパルスが effect of に学をpromote する．実记に，シミュレーションにより従来のモデルとComparisonし提Case study ability is excellent and learning ability is good.さらに,グリアが新ニューロンの合する Position に深く关わっていることから, 人The proposal of the new generation of the new generation of the new generation of the new generation of the new generation project This manual is low, the frequency is low, and the activity is inactive. The ニューロンとして takes and divides the き, and the new ニューロンを same position へcombinesする. After that, he learned from the same school as のニューロンと and 様に.これにより, ネットワークの in and out force に Send and するニューロンが increase し, As a result, the overall learning performance of the whole program has shown an upward trend.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Performance of Multi-Layer Perceptron with Neurogenesis

具有神经发生的多层感知器的性能

DOI：
发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
0
作者：
Chihiro IKUTA;Ybko UWATE;Yoshifumi MSHIO;Guoan YANG;Naohiro SHIBUYA;Tomoya SHIMA;Chihiro IKUTA;Chihiro IKUTA;Chihiro IKUTA;Chihiro IKUTA;Yuta YOKOYAMA
通讯作者：
Yuta YOKOYAMA

Multi-layer perceptron with pulse glial chain having oscillatory excitation threshold

DOI：
10.1109/iscas.2015.7168887
发表时间：
2015-05
期刊：
2015 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)
影响因子：
0
作者：
C. Ikuta;Y. Uwate;Y. Nishio
通讯作者：
C. Ikuta;Y. Uwate;Y. Nishio

Investigation of Multi-Layer Perceptron with Pulse Glial Chain Including Neurogenesis

脉冲神经胶质链多层感知器（包括神经发生）的研究

DOI：
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
0
作者：
Chihiro Ikuta;Yoko Uwate;Yoshifumi Nishio
通讯作者：
Yoshifumi Nishio

Characteristics of Multi-Layer Perceptron Switching between Learning and Non-Learning Neurons

学习与非学习神经元之间多层感知器切换的特性

DOI：
发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
0
作者：
Chihiro IKUTA;Ybko UWATE;Yoshifumi MSHIO;Guoan YANG;Naohiro SHIBUYA;Tomoya SHIMA;Chihiro IKUTA;Chihiro IKUTA
通讯作者：
Chihiro IKUTA

Investigation of Multi-Layer Perceptron with pulse glial chain based on individual inactivity period