講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-10-18 09:40
自己組織ニューラルネットワークにおけるシナプス荷重の時空間的解析 ○加藤秀行・木村貴幸・池口 徹(埼玉大) CAS2007-36 NLP2007-64 |
抄録 |
(和) |
近年,様々な分野で複雑ネットワークの研究が行われている.ニューラルネットワークは,典型的な複雑ネットワークの一つである.多くのニューラルネットワークに対して,複雑ネットワーク的観点からの解析が行われているが,それらの多くは静的なネットワークに対する解析である.ここで静的とは,ネットワークの形状が変化しないということを意味している. しかし,実際のニューラルネットワークでは,学習によりネットワークの形状が常に変化し続けている.一方,近年,脳科学の発展によって,スパイクタイミング依存可塑性 (STDP) と呼ばれる新たな学習則が報告されている.従って,ニューラルネットワークは,このような学習則によりネットワーク構造を自己組織化していると考えられる.従来の静的なニューラルネットワークの解析は必要不可欠ではあるが,静的なニューラルネットワークの解析だけでは十分とは言えない.
そこで,本報告では,ニューラルネットワーク構造の変化を動的に捉え,複雑ネットワーク論の立場から解析している.その結果,ニューラルネットワークがスモールワールド効果を呈することを示す.また,ニューラルネットワークがスモールワールド効果を呈することにより,ネットワーク内のニューロンの発火のランダム性が増加することを示している. |
(英) |
Recently, complex networks are studied in various fields of science. Neural networks are one of the most typical examples of complex networks. Although many kinds of analyses are applied to neural networks to understand network structures, almost of these analyses are static. On the otter hand, recent studies on neuroscience reported that neural networks are dynamically self-organized by the spike-timing dependent synaptic plasticity (STDP). Then, it is necessary to analyze the neural network structures from a dynamical point of view.
In this report, we show that the neural network with the STDP learning generates the small-world effect. We also show that the randomness of output spike sequences of the neural network increases if the neural network has the higher small-world effect. |
キーワード |
(和) |
STDP / 複雑ネットワーク / ダイナミクス / / / / / |
(英) |
STDP / complex network / dynamics / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 266, NLP2007-64, pp. 9-14, 2007年10月. |
資料番号 |
NLP2007-64 |
発行日 |
2007-10-11 (CAS, NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
CAS2007-36 NLP2007-64 |
研究会情報 |
研究会 |
CAS NLP |
開催期間 |
2007-10-18 - 2007-10-19 |
開催地(和) |
武蔵工業大学 |
開催地(英) |
Musashi Institute of Technology |
テーマ(和) |
一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NLP |
会議コード |
2007-10-CAS-NLP |
本文の言語 |
英語(日本語タイトルあり) |
タイトル(和) |
自己組織ニューラルネットワークにおけるシナプス荷重の時空間的解析 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Spatio-temporal analysis of synaptic weights in a self-organized neural network |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
STDP / STDP |
キーワード(2)(和/英) |
複雑ネットワーク / complex network |
キーワード(3)(和/英) |
ダイナミクス / dynamics |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
加藤 秀行 / Hideyuki Kato / カトウ ヒデユキ |
第1著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
木村 貴幸 / Takayuki Kimura / キムラ タカユキ |
第2著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
第3著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2007-10-18 09:40:00 |
発表時間 |
20分 |
申込先研究会 |
NLP |
資料番号 |
CAS2007-36, NLP2007-64 |
巻番号(vol) |
vol.107 |
号番号(no) |
no.264(CAS), no.266(NLP) |
ページ範囲 |
pp.9-14 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2007-10-11 (CAS, NLP) |