運動速度選択性の自己形成 Self-organization of Velocity Selectivity

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抄録

本論文では、最初に著者の一人が過去に提案した運動方向、速度選択モデルのパラメ-タとその動作の関係を数学的に解析する。さらに、その解析結果をもとにモデルが速度選択性を獲得できる学習ル-ルを提案する。ここで提案する学習ル-ルは単純であり、ロ-カルな情報のみを用いて記述されているので、実際の神経系にその存在を仮定しても不自然ではないと思われる。また、コンピュ-タシミュレ-ションにより、その学習ル-ルを用いて基本モデルが入力刺激の速度に対する選択性を自己形成できることを示す。

In this paper we present a mathematical analysis about the relation between the behavior and parameter of the model for motion detection proposed by one of the authors.Based on the analytical result a learning rule for acquiring velocity selectivity is proposed.The proposed learning rule is simple and plausible in the nervous system in that it is described by only local information.Numerical simulation results showed that the model can acquire the selecivity for the velocity of an input stimulus self-organizingly.

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

    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 93(537), 85-92, 1994-03-25

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003233289
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • データ提供元
    NII-ELS 
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