講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-12-16 13:25
知覚学習の適応行動に伴う一次視覚野へのトップダウン効果の生成機構 ○谷 遼(電通大)・矢野史朗(東京農工大)・樫森与志喜(電通大) NC2017-44 |
抄録 |
(和) |
視覚における物体認識は, 脳のフィードフォワード経路に沿って, 低次領野では単純な図形特徴検出を行い, 高次領野では複雑な図形特徴抽出へと段階的に処理される事が分かっている. 初期視覚野である一次視覚野は, 高次領野から多くのフィードバック結合を受けているが, そのフィードバックが視覚認知に果たす機能的役割についてはまだ分かっていない. 本研究では, Liらが行ったサルの知覚学習における一次視覚野のトップダウン効果の実験に注目し, 一次視覚野と高次領野と認知層から成り立つネットワークモデルを作成し, 強化学習の要素も取り入れる事で, 適応行動に伴うトップダウン効果がV1の層内変化を引き起こしている事を明らかにした. |
(英) |
Neurophysiological experiments have provided evidence for a “simple-to-complex” processing model based on a hierarchy of increasing complex image features, performed along the feedforward pathway of the ventral visual system. On the other hand, visual system has abundant feedback connections, whose number is even larger than the feedforward ones. However, it remains unclear how top-down signals affect visual recognition. In this study, we focus on perceptual leaning of macaque monkeys. To address the role of top-down signals in visual recognition, we develop a model of visual system that consists of networks of V1, a higher area, and a recognition area. We also use reinforcement learning to acquire adaptive behavior. We show that the tuning modulations of V1 neurons are caused by the change in long-range connections of V1 neurons, elicited by the feedback from recognition area |
キーワード |
(和) |
視覚認知 / 一次視覚野 / 神経モデル / 強化学習 / / / / |
(英) |
Visual recognition / primary visual cortex / neural model / reinforcement learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 361, NC2017-44, pp. 23-28, 2017年12月. |
資料番号 |
NC2017-44 |
発行日 |
2017-12-09 (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) |
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NC2017-44 |
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