モジュラー型自己組織化マップ(mnSOM)によるBVP神経モデルの分岐構造マッピング(テーマセッション : 海馬の情報処理 : 非線形現象とニューロコンピューティング) Representing the bifurcation structure of BVP neuron model onto a self-organising map by using modular network SOM (mnSOM)

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著者

    • 金子 宗司 KANEKO Syuji
    • 九州工業大学大学院生命体工学研究科 脳情報専攻 Department of Brain Science and Engineering, Kyushu Institute of Technology
    • 安井 湘三 YASUI Syozo
    • 九州工業大学大学院生命体工学研究科 脳情報専攻 Department of Brain Science and Engineering, Kyushu Institute of Technology
    • 古川 徹生 FURUKAWA Tetsuo
    • 九州工業大学大学院生命体工学研究科 脳情報専攻 Department of Brain Science and Engineering, Kyushu Institute of Technology

抄録

モジュラー型自己組織化マップ(modular network SOM: mnSOM)はKohorienの自己組織化マップ(SOM)を一般化したものであり,SOMのベクトルをニューラルネットのモジュールに置き換えたものである.モジュールとしてリカレントニューラルネットを使うことでmnSOMは時系列データを扱うことが可能になる.すなわちmnSOMは時系列データからダイナミクスを学習し,さらにダイナミクスの類似性を元にマップを生成することができる.このmnSOMの特長を用いて,BVP神経モデルの分岐構造を自己組織化マップ上に表現することを試みたので報告する.

The modular network SOM (mnSOM) is a generalization of Kohonen's Self-Organizing Maps (SOM) in which each nodal unit is replaced by a function module instead of a weight vector. By employing a recurrent neural network (RNN) as the function module, the mnSOM acquires an ability to deal with dynamical systems. The RNN-module-mnSOM learns the dynamics from a set of time series data in parallel with generating a feature map which describes the underlying models as well as their relationships. In this paper, an application result of mnSOM to classifying task of neuronal firing patterns is reported.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング   [巻号一覧]

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 104(473), 29-34, 2004-11-19  [この号の目次]

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  8件

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被引用文献:  1件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003234074
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    REV
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    7189045
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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