拡張Hebb則による神経回路網の構造的および機能的な自己組織化に関する研究

使用扩展赫布规则的神经网络结构和功能自组织研究

• 批准号: 15700119
• 负责人: 本間 経康
• 金额: $ 1.02万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700119/
• 关键词: ニューラルネットワーク; Hebb則; 認識

本研究課題では,生物脳のように変化する外部環境との相互作用を介して,構造的および機能的に柔軟に自己組織化する神経回路網モデルの構築を目標としているが,本年度は,はじめに,15年度に構築した構造改変に対応させた拡張Hebb則のプロトタイプを改良し,生理学的にもより妥当な結合構造の時空間改変を統合したモデルを構築した.つぎに,シミュレーションにより,改良モデルの能力を検証し,その理論的考察を行った.1.プロトタイプ拡張Hebb則の改良ニューロンは主にシナプス結合を介して入力情報を受け取るが,シナプス結合を全く持たない新生ニューロンは入力がないため発火せず,したがって,Hebb則による学習が成立せずに新たな結合も形成されないという一種のジレンマがあった.従来のモデルでは,ランダムな初期結合構造を仮定するなど,不自然な解決法が用いられているが,15年度に提案したプロトタイプでも,ランダムな結合形成により便宜的に解決しており,その生理学的妥当性には疑問が残るなど,根本的な問題解決には至っていなかった.これに対し,本年度改良した学習則では,生理学的にもより妥当なニューロンの自発発火を構造改変のための信号として定式化することで,このジレンマを解決した.2.シミュレーションによる能力検証と理論的考察改良したモデルを計算機上にインプリメントし,パターン認識問題に適用した結果,生理学的により妥当なシナプス結合を持たない新生ニューロンを用いても,認識に必要な対象の概念形成過程の幾つかの簡単な側面の再現が可能であるなど,その性能が確認された.また,理論的にも先に提案した概念(記憶)形成能力をより少ない計算コストで実現できることが証明された.

在本研究主题中，我们旨在建立一个神经网络模型，该模型在结构和功能上通过与像生物大脑一样变化的外部环境进行互动而在功能上灵活地进行自组织。在今年，我们首先通过与2015年构建的结构修饰相应地改进了扩展HEBB规则的原型，并构建了一个整合生理上更合理键结构的时空修饰的模型。接下来，我们通过模拟检查了改进模型的功能，并进行了理论考虑。1。原型改进了HEBB规则神经元主要通过突触连接接收输入信息，但是没有任何突触连接的新神经元不会因为它们没有输入而发射不发射，因此存在一种困境，在这种困境中，HEBB规则学习并不持有，并且没有形成新的债券。在常规模型中，我们假设一个随机的初始键结构，因此我们有一种困境。尽管使用了解决方案，但通过随机键形成方便地解决了2015年提出的原型，生理有效性仍然值得怀疑，并且没有解决基本问题。相比之下，今年的学习规则改善了，通过制定自发性解散神经元，这在生理上更有效，作为结构修饰的信号，解决了这一困境。 2。基于模拟的能力验证和理论考虑。结果，改进的模型已在计算机上实现并应用于模式识别问题，确认了性能，并且可以重现识别对象所需的对象概念形成过程的几个简单方面，即使使用没有生理上有效的有效突触连接的新生神经元，也可以重现概念形式的几个简单方面，以重现概念形式的几个方面。也证明，该理论是以较低的计算成本来实现概念（内存）形成能力。

项目成果

小谷中 洋介: "ニューラルネットワークを用いた顔表情認識"東北大学医学部保健学科紀要. Vol.13, No.1. 23-32 (2004)

小谷中洋介：“使用神经网络进行面部表情识别”东北大学医学部健康科学系通报第 13 卷，第 23-32 期（2004 年）。

Observation-Based Self-Organizing Map with Spontaneous Firing for Memory Formation

基于观察的自组织图与自发激发记忆形成

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.of IJCNN 2005 (In press)
• 作者: 佐野健太郎;百瀬真太郎;滝沢寛之;小林広明;中村維男;Madan M.Gupta;Noriyasu Homma
• 通讯作者: Noriyasu Homma

Fuzzy Neural Networks : An Introduction

模糊神经网络：简介

• 发表时间: 2005
• 期刊: Feature Extraction, Foundations and Applications (In press)
• 作者: 佐野健太郎;百瀬真太郎;滝沢寛之;小林広明;中村維男;Madan M.Gupta
• 通讯作者: Madan M.Gupta

Madan M.Gupta: "Static and Dynamic Neural Networks-From Fundamentals to Advanced Theory"IEEE Press & Wiley. 750 (2003)

Madan M.Gupta：“静态和动态神经网络 - 从基础知识到高级理论”IEEE Press

Superimposing Neural Learning by Dynamic and Spatial Changing Weights

通过动态和空间变化权重叠加神经学习

• 发表时间: 2004
• 期刊: Int'l.Journal of Artificial Life and Robotics Vol.7,No.4
• 作者: 佐野健太郎;百瀬真太郎;滝沢寛之;小林広明;中村維男;Madan M.Gupta;Noriyasu Homma;Noriyasu Homma
• 通讯作者: Noriyasu Homma