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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-03-12 10:20 逐次学習可能な多層カオスニューラルネットワークを用いた長期記憶の形成 ○江本伸悟・淺間 一・大武美保子（東大）  NC2007-113 |
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| 抄録 | （和） | 人間の記憶は，メタ記憶や短期-中期-長期記憶，エピソード記憶など様々な側面を持ち，これらの個々の現象に対応する様々なモデルがこれまでに提案されてきた．異なる仮定や定義に基づいていて，互いに矛盾したり，複数共存することができないモデルも存在する．しかし，実際には，一つの脳の構造が複数の現象を発揚している．従って，個々の記憶現象間には密接な関係が潜んでいると考えられる．本研究の目的は，これまでの研究によって得られた先行的知見を基に，多くの記憶現象を統一的に扱うことのできる統合化されたモデルを提案することである．提案モデルは，学習定数の異なるカオスニューラルネットワークを二層重ねた構造になっている．計算機シミュレーションによって，提案モデルが多彩な記憶現象，すなわち，メタ記憶，逐次学習，自由性想起，中期記憶の喪失，長期記憶，エピソード記憶，意味記憶などを再現することを確認した．本稿では，シミュレーション結果と構成原理に基づいて，それらの現象の間に潜む関係性を議論する． |
| （英） | The human memory has various aspects i.e., meta memory, short-term and long-term memory, semantic and episodic memory. Numerous studies have been done for understanding memory function to date. Individual models have been proposed for each phenomenon. Some of them contradict each other or cannot be coexist, based on the different hypotheses or definitions. However, human neural network in the brain which controls memory has one solid structure. Different models should converge with an integrated model. Purpose of this study is to propose such an integrated model which can represent diversity of memories through combining previous knowledge. Our model consists of two-layered chaotic neural networks with different learning constants. The model successfully simulated meta-memory, successive memory, free recall, loss of mid-term memory, long-term memory, episodic memory, and semantic memory. We discuss the relationship between different memories in terms of simulation results and constitutive principle. | |
| キーワード | （和） | カオスニューラルネットワーク / エピソード記憶 / 逐次学習 / 意味記憶 / 長期記憶 / / / |
| （英） | chaotic neural network / episodic memory / successive learning / semantic memory / long-term memory / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 542, NC2007-113, pp. 7-12, 2008年3月. | |
| 資料番号 | NC2007-113 | |
| 発行日 | 2008-03-05 (NC) | |
| 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 | NC2007-113 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2008-03-12 - 2008-03-14 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa Univ |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2008-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 逐次学習可能な多層カオスニューラルネットワークを用いた長期記憶の形成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generation of long-term memory based on multilayer chaotic neural network capable of sequential learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオスニューラルネットワーク / chaotic neural network |
| キーワード(2)（和/英） | エピソード記憶 / episodic memory |
| キーワード(3)（和/英） | 逐次学習 / successive learning |
| キーワード(4)（和/英） | 意味記憶 / semantic memory |
| キーワード(5)（和/英） | 長期記憶 / long-term memory |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江本 伸悟 / Shingo Emoto / エモト シンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 淺間 一 / Hajime Asama / アサマ ハジメ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大武 美保子 / Mihoko Otake / オオタケ ミホコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-03-12 10:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2007-113 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.542 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2008-03-05 (NC) |
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