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J-GLOBAL ID：201302207536621480   整理番号：13A1206457

自己想起型連想記憶に最適な結合関数とSTDP窓関数の組合せ探索

Optimal pairs of coupling function and STDP window function for auto-associative memory

著者 (4件)： 宮田龍太 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  宮田龍太 (日本学術振興会) ,  佐藤圭太 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  青西亨 (東京工大 大学院総合理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 113  号： 111(NC2013 1-14)  ページ： 101-106  発行年： 2013年06月20日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Lengyelら(2005)は計算理論の観点から,スパイク位相パターンの記銘・想起を行う自己想起型連想記憶アルゴリズムを導出し,アルゴリズムを実現する最適なspike-timing-dependent plasticity(STDP)窓関数と結合関数(coupling function)との関係を理論的に求めた。本研究では,ハードウェアの観点から自己想起型連想記憶アルゴリズムを導出し,その動作最適性から求められたSTDP窓関数と結合関数の組合せが,先行研究で得られた結果と一致するか検証する。まず,自己想起型連想記憶アルゴリズムをSTDP窓関数と位相応答曲線(phase response curve,PRC)で記述された結合関数からなる位相縮約モデルで構成する。そして,STDPで記銘した位相パターンと回路の想起定常パターンの間の相互情報量を解析的に導出し,これを想起性能指標として用いる。この相互情報量を最大化することにより,自己想起型連想記憶アルゴリズムを実現する最適なSTDPと結合関数の組合せを探索する。先行研究と同様に,海馬の典型的なSTDP窓関数と対をなす結合関数を探索した。ノイズがゼロの極限では,相互情報量最大化に最適な結合関数とSTDP窓関数の組合せは,先行研究と同じ関係を満たすことがわかった。(著者抄録)

シソーラス用語： *連想記憶方式 ,  *神経生理 ,  *窓関数 ,  結合 ,  曲線 ,  トド ,  関数 ,  相互情報量 ,  組合せ ,  探索問題 ,  位相応答曲線 ,  *スパイクタイミング依存シナプス可塑性 ,  CA3領域
準シソーラス用語： *STDP ,  海馬CA3領域 ,  *結合関数 ,  *自己想起型連想記憶

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 自己 ,  想起 ,  連想記憶 ,  関数 ,  STDP ,  窓関数 ,  組合せ ,  探索