著者

古川 徹生

出版者

日本神経回路学会

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.5, no.1, pp.10-17, 1998-03-05 (Released:2011-01-17)

参考文献数

37

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The discovery of nitric oxide (NO) as an intercellular messenger brought about new concepts regarding the induction of synaptic plasticity in the neural circuits. Its importance has been recognized since the first enthusiasm, though certain inconsistent results have been reported recently on the effects of NO. In this review, latest studies are surveyed focusing on the functions of NO in vertebrate visual systems. There, this simple gas plays a role of adaptation signal in the retina, and it also acts as an important messenger involved in the self-organization of the optic nerve projection during the development.

著者

大久保 貴之 辻 純一 徳永 憲洋 古川 徹生

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

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 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.108, no.480, pp.381-386, 2009-03-04

被引用文献数

1

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本研究の目的は,ダイナミクスの「集合」を扱うニューラルネットワーク(Multi-Dynamics Learning Network:MDLN)を開発することである.このMDLNには次の3つの機能を求める.i)教示されるダイナミクスの可観測状態変数から,非可観測状態変数とそのダイナミクスを推定すること.ii)推定するダイナミクス間の順序づけを行うこと.iii)順序づけしたダイナミクス間の内挿補間を行うこと.本論文ではこれら3つの機能を満たすMDLNの実現において既存のアプローチでは限界があること,その理由と解決方法について議論する.そしてシミュレーションを行い,われわれの主張する論理の整合性を検証したので報告する.なお本研究では,既存のアプローチにとしてRecurrentNeural Network(RNN)を機能モジュールとするモジュラーネットワーク型SOM(mnSOM)とParametric Bias(PB)法を用いたRNNPBの2つのニューラルネットワークを用いて検証を行った.

著者

古川 徹生

出版者

九州工業大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2011

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高次の知識を得るための階層的学習法に関する研究を行った.第1次階層での学習は,個々のケースにおけるデータを学び,モデル化を行う.第2次学習では1次学習の結果をデータとみなして,すべてのケースに共通する普遍モデル,すなわち高次知識を得る.この学習タスクはテンソル方程式で書くことを見出し,自己組織化写像 (SOM) の階層構造で解けることを見出した.さらに多視点的データ解析を可能にするテンソルSOMを開発し,その有効性を示した.

著者

古川 徹生

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.19, no.6, pp.618-626, 2007-12-15

参考文献数

7

被引用文献数

1

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This paper introduces an extension of an SOM called the "SOM of SOMs," or SOM^2, in which objects to be mapped are self-organizing maps. In SOM^2, each nodal unit of a conventional SOM is replaced by a function module of SOM. Since each child SOM module in SOM^2 is trained to represent an individual map, the parent map in SOM^2 generates a self-organizing map representing the continuous change of the child maps. Thus SOM^2 is an extension from "self-organizing map" to "self-organizing homotopy". From another viewpoint, SOM^2 is a learning machine which represents a fiber bundle, whereas the conventional SOM represents a manifold. This paper presents the architecture and the algorithm of SOM^2 as well as some application results.

著者

川畑 宣之 徳永 憲洋 古川 徹生

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

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 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.107, no.413, pp.141-146, 2008-01-15

参考文献数

10

被引用文献数

2

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本発表では自己進化型モジュラーネットワーク(SElf-Evolving Modular network: SEEM)を提案する.SEEMは進化型のモジュラーネットワークであり,入力データに対応できる能力を持ったモジュールが存在しない場合にモジュールを増加させる機能,およびモジュール間の関連性を入力データから動的に獲得する機能をもつ.さらにSEEMは外部から時々刻々と入力される情報の分節化および分節化された情報の関連づけをオンラインで行う特徴も持つ.これによりSEEMは,自律行動型ロボットが環境との相互作用により機能を進化させるような課題,大規模情報の分類問題などに応用できると期待される.本稿はSEEMのアーキテクチャ,アルゴリズム及び3次元オブジェクト画像のオンラインクラスタリングへの応用について報告する.

著者

岩崎 亘 古川 徹生

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第31回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.444-447, 2015 (Released:2016-02-26)

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テンソルSOMは関係データから複数のマップを同時に生成する.テンソルSOMを用いることにより,高次データを可視化することができる.本発表ではテンソルSOMのアルゴリズムを述べ,テンソルSOMによる可視化手法を紹介する.

著者

松下 聡史 古川 徹生

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

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 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.483, pp.257-262, 2012-03-07

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本研究の目的は,代表的な位相保存写像アルゴリズムである自己組織化マップ(Self-Organizing Map : SOM)および生成位相写像(Generative Topographic Mapping : GTM)を統一的に理解することである.位相保存写像をベイズ的に計算する場合,通常は変分近似を用いて写像と潜在変数の事後分布が独立であると仮定し,EM法などで交互推定する.本研究では変分近似を見直し,写像と潜在変数の依存性を考慮することでより良い近似解法を導出した.そしてこの近似解法に基づくアルゴリズムを記述するために,われわれは競合因子Kと呼ばれるパラメータを導入した.Kを用いると,新たに導出したアルゴリズムはK^<-1> = 0.5の場合に該当し,さらにGTMはK^<-1> = 1, SOM はK^<-1> → 0の場合に相当することがわかった.すなわち位相保存写像のアルゴリズム群は単一のパラメータKの違いとして表現され,しかも好ましいKの値がSOMとGTMのちょうど中間に位置することが示された.

著者

古川 徹生 田原 潤彌 宮本 雅浩 安井 湘三

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. MBE, MEとバイオサイバネティックス

巻号頁・発行日

vol.97, no.525, pp.1-6, 1998-01-31

被引用文献数

1

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網膜のtransient型アマクリン細胞はフラッシュ光に対して刺激のON時とOFF時に一過性の応答を示す. 網膜神経系において, このような非線形応答はアマクリン細胞で初めて見られるものである. 本研究ではさまざまな時空間パターンを持つ光刺激に対するアマクリン細胞の応答を調べることでその非線形応答のメカニズム解明を試みた. 実験の結果, 非線形な応答は受容野の各地点で局所的に作られ, その後空間的に線形加算されることを示唆していた. このことは双極細胞とアマクリン細胞間のシナプス機構を考える上でも重要である.