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J-GLOBAL ID：201902252183979709   整理番号：19A1472316

自己回復特性を持つ経路発見問題のためのニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Neural network model for path-finding problems with the self-recovery property

著者 (4件)： Ueda Kei-Ichi (Graduate School of Science and Engineering, University of Toyama, Toyama 930-8555, Japan) ,  Kitajo Keiichi (RIKEN, CBS-TOYOTA Collaboration Center, RIKEN Center for Brain Science, Saitama 351-0198, Japan) ,  Yamaguchi Yoko (Neuroinformatics Unit, RIKEN Center for Brain Science, Saitama 351-0198, Japan) ,  Nishiura Yasumasa (WPI Advanced Institute for Materials Research, Tohoku University, Miyagi 980-8577, Japan and Mathematics for Advanced Materials-OIL, AIST-Tohoku University, Sendai 980-8577, Japan)
資料名： Physical Review. E  (Physical Review. E)
巻： 99  号： 3  ページ： 032207  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0493A  ISSN： 2470-0045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経振動の大規模同期は脳モジュールの機能的統合において重要であるが,モジュールの組合せはタスクに依存して変化する。この柔軟性の数学的記述は,そのような自発的神経活動の機構を解明するための鍵である。ノードが一方向リンクで接続されているネットワークのループ構造を見出すモデルを示した。このモデルを用いて,2つの指定されたノードを接続する経路を自発的に見出す経路発見システムを提案した。解経路は位相同期振動解により表現される。モデルは自己回復特性を持っている。すなわち,既存の経路における接続の1つが突然除去されるとき,新しい経路を見つける能力を有するシステムである。著者らは,モデル構築手順が化学反応とニューラルネットワークにおいて生じる広範囲の非線形システムに適用できることを示した。Copyright 2019 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学反応 ,  ループ構造 ,  柔軟性 ,  *ネットワーク ,  非線形系 ,  *ニューラルネットワーク ,  位相同期 ,  モデリング
準シソーラス用語： 神経活動 ,  神経 ,  *神経回路網モデル ,  *経路発見 ,  *自己修復 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己回復 ,  経路発見 ,  問題 ,  ニューラルネットワークモデル