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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-08-06 13:45 スパイキングニューロンモデルにおけるパラメータ推定 ○黒川弘章・小松崎俊一・加藤秀行（東京工科大）  CCS2015-29 |
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| 抄録 | （和） | 神経細胞は生体内で複雑なネットワークを形成し様々な機能を実現する。この機能の解明には様々なアプローチがあるが、神経細胞間での信号の流れを把握することは一つの有効な手法である。個々の神経細胞に注目すると神経細胞は多入力一出力の入出力関係を持つため、神経細胞の入力を一度に観測するのは困難である。しかしながら神経細胞の出力時系列を観測することは比較的容易である。そこで、単一の細胞に着目し、観測された神経細胞の出力時系列から神経細胞への入力の総和の時系列を推定する方法を提案する。提案手法ではIzhikevichによるSpiking Neuronモデルを用いており、Spiking Neuronモデルの出力時系列が、観測された時系列と同じになるような入力時系列及びSpiking Neuronモデルのパラメータの推定を行う。ここで推定には遺伝的アルゴリズムを用いている。人工的に生成された出力時系列データを用いたシミュレーションによりいくつかの結果を示し、提案する手法の特性と有効性を示す。 |
| （英） | The complex network structure realizes various functions in biological neuronal systems. The investigation of the signal flows in neuronal networks is one of the effectual method to investigate these functions. Each single neuron in the biological neuronal systems consists of multiple inputs and a single output. It is difficult to measure all input flows at once because the neuron has a huge number of inputs in general. However, it is comparatively easy to measure the single output by recent measurement techniques. In this study, we show the method to estimate the time sequence of total sum of the neuronal inputs by using measured time sequence of neuronal output. In our method, the simple spiking neuron model that had been proposed by Izhikevich is used. The parameters of the model and the input sequence is estimated so as to provide similar output sequence to the measured output sequence. In this method, the genetic algorithm is used for the estimation. In the simulations, our method is tested using artificially generated output time sequence data. The simulation results show the characteristics of our method, and we discuss the performances and potentialities of our method. | |
| キーワード | （和） | スパイキングニューロンモデル / パラメータ推定 / / / / / / |
| （英） | spiking neuron model / parameter estimation / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 178, CCS2015-29, pp. 1-6, 2015年8月. | |
| 資料番号 | CCS2015-29 | |
| 発行日 | 2015-07-30 (CCS) | |
| 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 | CCS2015-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2015-08-06 - 2015-08-07 |
| 開催地（和） | 第一滝本館（北海道登別市） |
| 開催地（英） | Dai-ichi Takimotokan (Noboribetsu, Hokkaido) |
| テーマ（和） | ネットワークの科学, 一般 |
| テーマ（英） | Network Science, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2015-08-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパイキングニューロンモデルにおけるパラメータ推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Parameter estimation of the spiking neuron model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイキングニューロンモデル / spiking neuron model |
| キーワード(2)（和/英） | パラメータ推定 / parameter estimation |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa / クロカワ ヒロアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo University of Technology) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小松崎 俊一 / Shunichi Komatsuzaki / コマツザキ シュンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo University of Technology) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 秀行 / Hideyuki Kato / カトウ ヒデユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo University of Technology) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-08-06 13:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2015-29 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.178 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-07-30 (CCS) |
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