| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2008-03-14 13:40
神経システムの時系列学習則と学習の制御モデル ○重松征史(愛媛大) NC2007-193 |
| 抄録 |
(和) |
時系列事象の学習に関して、シナプスの可塑性から学習則を導く。シナプスの可塑性に関してパルスのタイミングが重要であり、STDPとなる生理的知見がある。これを興奮性と抑制性のシナプスと考えた学習則を紹介する。また、オペラント学習のような大局的な賞罰により合目的な行動を獲得する強化学習を神経回路の価値による学習の制御から導いた神経回路モデルを紹介する。 |
| (英) |
Brain or central nerve system is a kind of information processing system which is differ from artificial computer one. A computer system has been made good progress by using the high-speed LSI technology and mass storage, however a nerve system has a slow-speed processing neuron and nonlinear element which can treats real-time information processing. In this paper, we discuss about some dynamic or predictive functions in a nerve system , and propose models of a pulse neuron model, a temporal learning rule and a operant learning method of a neuron network. By using these rule and method, we proposed a temporal sequence associative memory network and an optimal action learning process. |
| キーワード |
(和) |
シナプス可塑性 / STDP / 時系列連想記憶 / 価値情報 / 強化学習 / / / |
| (英) |
Synaptic plasticity / STDP / Temporal association / Reinforcement learning / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 542, NC2007-193, pp. 479-484, 2008年3月. |
| 資料番号 |
NC2007-193 |
| 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 |
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NC2007-193 |