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J-GLOBAL ID：202102265219877474   整理番号：21A0070283

匂い分類のためのショウジョウバエMelanogasterにおける嗅覚ニューロンのElectron顕微鏡マップに由来する完全連結ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Fully-Connected Neural Network Derived from an Electron Microscopy Map of Olfactory Neurons in Drosophila Melanogaster for Odor Classification

著者 (2件)： Morra Jacob (The University of Western Ontario,London,ON,Canada) ,  Daley Mark (The University of Western Ontario,London,ON,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SMC  ページ： 4504-4509  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ショウジョウバエ(Drosophila Melanogaster)はよく研究されている。この生物は,おそらく遺伝学において,生物学研究の全ての方法において,何十年も科学者に役立った。しかし,ショウジョウバエのニューロン「ミドルウェア」の多くは未知である:例えば,その神経構造がどのように匂い分類のような機能性を生じさせるか。さらに,進化適応の世代により,時間にわたって「工作」された人工神経ネットワーク(ANNs)をモデリングする際に,果実フライニューラルネットワーク(FFNN)アーキテクチャの可能性がある。本研究では,両問題領域に関して,まず,果実フライニューラルネットワークの「ミドルウェア」の理解に関して,いくつかの洞察を得ることを期待する。第2に,FFNN導出ANNの構築に関して。特に,EM(Electron顕微鏡)「ヘミ脳」に関する最近の研究を踏まえてこれらの問題領域を探索する新しい機会が,25,000のニューロン(すべてのニューロンとシナプスのラベルを持つ)を含む果実ハエ脳の最も包括的な(今日まで)EM由来ディジタル再構成を-めることを認識した。半脳を用いて,著者らは,その神経アーキテクチャの探索と臭気分類器の創製の両方のための,果実フライ嗅覚システムを検討した。FFNN由来ANNは,現在,完全に接続され,果実ハエ嗅覚回路(Antenna Lobe,Mushome body Calyx,および側方Horn[2])で800の最も一般的なニューロンを使用する。また,ニューロン間のシナプス数(半脳著者による仮定)に基づいて割り当てられた重み値も持つ。臭気分類のための初期データセットは33試料を含む;16の入力成分(16の金属酸化物センサーのアレイからの個々の抵抗値)と4つの出力クラス(空気,エタノール,アセトン,または混合)の各々がある。Gauss正規分布に基づく入力雑音で,データセットを33,033に拡大した。現在のプロトタイプは,訓練の100の時代によって,より大きなランダム試験精度(37.5%)をもたらした。Copyright 2021 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： 雑音 ,  *嗅覚 ,  正規分布 ,  *ネットワーク ,  *ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  金属酸化物 ,  シナプス ,  *ショウジョウバエ ,  *嗅神経 ,  計算機アーキテクチャ ,  ミドルウェア ,  プロトタイプ ,  脂肪族アルコール ,  脂肪族ケトン

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

物質索引 (2件)： エタノール ,  アセトン

タイトルに関連する用語 (7件)： 匂い ,  分類 ,  ショウジョウバエ ,  嗅覚ニューロン ,  顕微鏡 ,  マップ ,  ニューラルネットワーク