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J-GLOBAL ID：202002253654587880   整理番号：20A0873542

脳にヒントを得たナビゲーションにおける自己運動情報応答モデル【JST・京大機械翻訳】

The Self-Motion Information Response Model in Brain-Inspired Navigation

著者 (4件)： Han Kun (Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi’an, China) ,  Wu Dewei (Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi’an, China) ,  Lai Lei (Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi’an, China) ,  He Jing (Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 49717-49729  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： グリッド細胞は動物脳における空間認知とナビゲーションに関連する重要なニューロンであり,外部情報と自己運動情報の両方に応答することができる。既存のモデルはこれらの2つのタイプの応答を別々にシミュレートしたが,異なる情報に応答する2つのタイプの接続を同時に開発する方法はシミュレーションされていない。本論文では,最初に,改良された非負主成分分析を通して,場所セルから格子セルへの接続を開発した。次に,連続アトラクタネットワークモデルとグリッドセルモジュールの自己エンコーダネットワークモデルを構築し,連続アトラクタネットワークにおけるパラメータ学習を自動エンコーダネットワークにおける重み学習に変換した。パラメータ学習を通して,連続アトラクタネットワークモデルは,自発的に六方晶系発火パターンを生成することができた。最終的に,場所セル入力と自己運動情報により駆動される格子セル発火場は同じ間隔と方向を持ち,格子セルモジュールがこれらの2つのタイプの情報と同じに応答できることを意味する。このモデルは,無人エージェントの脳に触発されたナビゲーションシステムの構築のための参照を提供することができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  動物 ,  ニューロン ,  六方晶系 ,  エージェント ,  主成分分析 ,  空間知覚
準シソーラス用語： パラメータ学習 ,  グリッド細胞 ,  自己運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  移動通信  (ND08030H) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 脳 ,  ヒント ,  ナビゲーション ,  自己運動 ,  応答 ,  モデル