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J-GLOBAL ID：201602259825123915   整理番号：16A1327668

ベイズ推定を実現しPieron則を再現することができる生物学的に可能なアーキテクチャをもつニューラルネットワーク

A neural network with a biologically possible architecture can implement Bayesian estimation and reproduce Pieron’s law

著者 (2件)： Futagi Daiki (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University) ,  Kitano Katsunori (Department of Human and Computer Intelligence, Ritsumeikan University)
資料名： Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE (Web)  (Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE (Web))
巻： 7  号： 2  ページ： 146-155(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0219A  ISSN： 2185-4106  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ベイズ推定理論は脳がどのように不確実性を扱うかを説明することが期待されてきた。いくつかの以前の研究は,皮質ネットワークモデルがベイズ計算を実現できるかもしれないことを示唆した。しかし,必要な計算手順の実現可能性は神経系の生理学的および解剖学的制約の下でまだ不確かである。ここでは,生物学的に実現できるやり方で不連続選択理論を取り入れたアルゴリズムを実現するニューラルネットワークモデルを提案した。このモデルは,かなりノイズのある視覚映像での方向識別タスクと,Pieron則として知られる刺激強度と反応時間との関係をうまく明らかにした。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *Bayes推定 ,  *ニューラルネットワーク ,  計算機アーキテクチャ ,  大脳皮質 ,  選択 ,  アルゴリズム ,  知覚 ,  *視認
準シソーラス用語： アーキテクチャ ,  *ニューラルネットワークモデル ,  *視覚認識 ,  不連続選択 ,  方向知覚

著者キーワード (5件)： Bayesian estimation theory ,  neural network ,  discrete choice method ,  normalization ,  Pieron’s law

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (18件)：

• [1] D. Kersten, P. Mamassian, and A. Yuille, “Object perception as Bayesian inference,” Annu. Rev. Psychol., vol. 55, pp. 271-304, 2004.
• [2] K.P. Koding and D.M. Wolpert, “Bayesian integration in sensorimotor learning,” Nature, vol. 427, no. 6971, pp. 244-247, 2004.
• [3] K. Doya, S. Ishii, A. Pouget, and R.P.N. Rao, Bayesian Brain: Probabilistic Approaches to Neural Coding, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2007.
• [4] R.P.N. Rao, “Bayesian computation in recurrent neural circuits,” Neural Comput., vol. 16, no. 1, pp. 1-38, 2004.
• [5] K.E. Train, Discrete choice methods with simulation, Cambridge University Press, Cambridge, U.K., 2003.

タイトルに関連する用語 (4件)： ベイズ推定 ,  生物学 ,  アーキテクチャ ,  ニューラルネットワーク