抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
多くの実世界ネットワークは,階層構造に関してフィードフォワードとフィードバック接続の混合物で,スパースで階層的である。さらに,少数の’マスタ’ノードは,しばしば全体のシステムを駆動することができる。階層的構造を特性化するために,Trophic解析を用いて,スパースで有向のHopfield様ニューラルネットワークにおけるパターン提示と回復の動力学を研究した。これは,階層(栄養レベル)における各ノードの局所位置およびネットワークの大域的方向性(栄養コヒーレンス)を定量化する最近の方法である。再発性ネットワークでも,システムの状態は,それらの低い栄養レベルによって同定できるニューロンの小さなサブセットによって制御できることを示した。また,パターン回復タスクにおける性能は,ネットワークの栄養コヒーレンスと他のトポロジー特性を調整することにより著しく改善できることを見出した。これは,動物脳で観察される比較的まばらでコヒーレントな構造を説明し,人工ニューラルネットワークのアーキテクチャを改良するための洞察を提供する。さらに,著者らは,数値解析を通して,ここでは,その根底にあるネットワーク構造が,生物学的,社会的または財政的ネットワークのような,その基礎となるネットワーク構造を指向し,スパースである,広いクラスのシステムに関連することを期待する。【JST・京大機械翻訳】