アトラクタコーディングの理論的・実験的検討

吸引子编码的理论与实验研究

• 批准号: 10164203
• 负责人: 郷原 一寿
• 金额: $ 0.77万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10164203/
• 关键词: アトラクタ; アトラクタコーディング; フラクタル; ニューラルネットワーク; 非線形動力学; 脳内情報処理; 時空間

研究の主な目的は、アトラクタを情報処理の基本単位とするアトラクタコーディングを生理学的実験によって検証するための理論的基礎を確立し、実験法を考察することであった。実験は大きく2つに分けてすすめた(1)アトラクタコーディングの理論的解析主に非線形動力学およびフラクタル理論によって解析が行ううえで、一般的なニューラルネットワークに対しては解析的な解を得ることは困難であり、数値実験を併用することによりアトラクタが特定できることを実証した。(2)アトラクタコーディングの生理学実験による検証法の考察現在用いられている種々の時空間パターンの計測法について、その測定法および各種装置の特性を詳細に検討し、それに合わせたアトラクタ間遷移のフラクタル的な揺らぎを計測する実験法を考案し、生理学実験による検証法について考察することにより、情報処理の基本単位がアトラクタであることを定量的に実証するための理論的基礎を確立することができた。今回の研究は、現実の系に近い実験条件のもとでより定量的かつ簡便なアトラクタの検出法を与え、脳内情報処理の基本単位としてのアトラクタの役割を明確に示すことができた。

该研究的主要目的是建立验证吸引子编码的理论基础，该编码使用吸引子作为信息处理的基本单位，通过生理实验，并考虑实验方法。将实验分为两个主要类别（1）在主要使用非线性动力学和分形理论进行分析时，对吸引子编码的理论分析，很难为一般神经网络获得分析解决方案，我们证明，使用数值实验可以一起识别吸引者。 （2）使用生理实验来考虑吸引子编码的验证方法。通过检查目前正在详细使用的各种时空模式的测量方法，并设计了实验方法，根据所使用的方法测量了连续过渡的分形波动，并考虑使用生理实验的验证方法，我们已经建立了一个理论基础，以证明基本单位的信息。这项研究提供了一种在实验条件下与现实世界系统相似的实验条件下检测吸引子的更具定量和方便的方法，并能够清楚地证明吸引子作为大脑信息处理的基本单位的作用。

项目成果

M.Osaka,K.gohara,S.Ishii,H.Kishida,H.Hayashi,N.Ito: "Symbolic Strings and Spatial 1/f Spectra" Physica D. 125. 142-154 (1999)

M.Osaka、K.gohara、S.Ishii、H.Kishida、H.Hayashi、N.Ito：“符号弦和空间 1/f 谱”Physica D. 125. 142-154 (1999)

A.Okuyama,S.Sato and K.Gohara: "Fractak Transition of Duffing oscillators with non-contraction map" NOLTA'98. 3. 1265-1268 (1998)

A.Okuyama、S.Sato 和 K.Gohara：“具有非收缩图的 Duffing 振荡器的分形转变”NOLTA98。

K.Gohara and A.Okuyama: "Dynamical Systems Excited by Temporal Inputs: Fractal Transition between Excited Attractors" FRACTALS. 印刷中.

K. Gohara 和 A. Okuyama：“由时间输入激发的动态系统：激发吸引子之间的分形过渡” 分形 正在出版。

R.Wada and K.Gohara: "Analyses of Linear Dynamical systems Sxcited Stochastically by Temporal Input" NOLTA'98. 3. 1261-1264 (1998)

R.Wada 和 K.Gohara：“由时间输入随机激发的线性动力系统分析”NOLTA98。

R.Wada,S.Sato and K.Gohara: "Fractal Structure of Linear Recurrent Neural Networks with temporal Input" NOLTA'98. 2. 345-348 (1998)

R.Wada、S.Sato 和 K.Gohara：“具有时间输入的线性循环神经网络的分形结构”NOLTA98。