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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-06 09:30 Conjunctive Representation of Position and Magnitude in an expansion of Continuous Attractor Networks ○Jonathan Kar-Sing Lai（UTokyo）・Yoko Yamaguchi（KIT/UTokyo/RIKEN CBS）  NC2019-104 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Continuous Attractor Neural Networks are often used as models of working memory where they store information through their position in a continuous state-space. While many neurophysiological findings support information representation as the location of firing in a neural manifold, results in vectorial representations in the brain have shown firing rate magnitude can also be important. We present a model that extends on a continuous attractor network model. It is capable of representing both position and magnitude through the reversible collapse of continuous attractor dynamics into a point attractor representing the convolution of input and neural weights. The resulting model can represent both location and magnitude information while exhibiting good noise rejection behaviours. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Continuous Attractor Neural Networks / Neural Networks / Working Memory / Attractor Networks / Population Coding / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 453, NC2019-104, pp. 163-167, 2020年3月. | |
| 資料番号 | NC2019-104 | |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) | |
| ISSN | 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 | NC2019-104 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2020-03-04 - 2020-03-06 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | University of Electro Communications |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2020-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Conjunctive Representation of Position and Magnitude in an expansion of Continuous Attractor Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Continuous Attractor Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | / Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | / Working Memory |
| キーワード(4)（和/英） | / Attractor Networks |
| キーワード(5)（和/英） | / Population Coding |
| 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） | レイ ジョナサン カセイ / Jonathan Kar-Sing Lai / レイ ジョナサン カセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 陽子 / Yoko Yamaguchi / ヤマグチ ヨウコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢工業大学/東京大学/理化学研究所 (略称： 金沢工大/東大/理研) Kanazawa Institute of Technology/University of Tokyo/RIKEN (略称： KIT/UTokyo/RIKEN CBS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-06 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2019-104 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.453 |
| ページ範囲 | pp.163-167 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |
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