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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-21 09:40 発火間隔時系列を用いたニューロンへの共通入力の再構成 ○三浦 英・池口 徹（東京理科大）  NLP2020-40 |
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| 抄録 | （和） | ニューロンの出力信号の観測に比べて，ニューロンへの入力信号の観測は容易ではない． そのため，ニューロンの出力信号のみを用いて，ニューロンへの入力信号を再構成する手法が提案されている． 本稿では， 複数のニューロンより出力されたスパイク列から得られる 発火間隔時系列に対して， 非線形時系列解析手法の一つであるリカレンスプロットを用いたニューロンへの 共通入力の再構成手法を提案している． その際，ニューロンの数理モデルとして，Leaky Integrated and Fireモデルを用いて提案手法の性能評価を行った． 結果として，発火間隔時系列を用いた複数のニューロンへの共通入力の再構成を行う提案手法が有効であることが示された． |
| （英） | It is not easy to observe the input signals of neurons compared to the output signals of neurons. For this reason, several methods have been proposed to reconstruct the input signals of neurons using only the output signal of the corresponding neurons. In this paper, we propose a method for reconstructing common input signals of neurons using recurrence plots, a nonlinear time series analysis method, using inter spike interval time series observed from output spike trains from multiple neurons. We use the leaky integrated-and-fire model as the mathematical neuron model to evaluate the performance of the proposed method. As a result, we show that the proposed method using inter spike interval time series is effective to reconstruct the common input signals of multiple neurons. |
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| キーワード | （和） | LIFモデル / リカレンスプロット / ニューロン / / / / / |
| （英） | Leaky Integrated-and-Fire model / Reccurence plot / Neuron / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 330, NLP2020-40, pp. 1-6, 2021年1月. | |
| 資料番号 | NLP2020-40 | |
| 発行日 | 2021-01-14 (NLP) | |
| 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 | NLP2020-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2021-01-21 - 2021-01-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC，NLP，一般 |
| テーマ（英） | NC，NLP |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2021-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 発火間隔時系列を用いたニューロンへの共通入力の再構成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reconstruction of Input Signal Using Common Interspike Interval Time Series |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LIFモデル / Leaky Integrated-and-Fire model |
| キーワード(2)（和/英） | リカレンスプロット / Reccurence plot |
| キーワード(3)（和/英） | ニューロン / Neuron |
| 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） | 三浦 英 / Ei Miura / ミウラ エイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Schience (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Schience (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-21 09:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2020-40 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.330 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NLP) |
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