著者

内部 英治 銅谷 賢治

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.14, no.4, pp.293-304, 2007-12-05 (Released:2008-11-21)

参考文献数

57

被引用文献数

1

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近年の人工ニューラルネットや機械学習の発展により, 学習能力を持った様々なロボットや人工エージェントなどが開発されている. しかしロボットに目的の行動をうまく学習させるためには (1) メタパラメータ, (2) 報酬関数, (3) 状態表現, (4) 学習アルゴリズムの選択, といった問題を注意深く設計しなければならない. 多くの人工システムでは, それらは設計者が試行錯誤を通して設定していたが, 人間やそれ以外の動物は多様に変化する環境下でも新しい行動を次々と学習している. このようなメタな学習を実現している計算理論とは何かを解明することがサイバーローデントプロジェクトの目的である. 本稿では我々の研究を中心として, 上記4つの問題を自律的に調整・獲得するための手法について概説する.

著者

礒村 宜和 木村 梨絵 高橋 宗良

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.18, no.1, pp.14-21, 2011-03-05 (Released:2011-05-20)

参考文献数

19

被引用文献数

1 1

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大脳皮質や海馬のような脳領域における局所回路内の信号処理の仕組みを調べるためには,複数の電極をもちいて多数の神経細胞の発火活動を同時に検出できるマルチニューロン記録法が有効である.ここでは同記録法の簡単な具体例を中心にして,動物の手術から,多点電極,プリアンプ,メインアンプ,記録装置,オフラインでの自動スパイク·ソーティングとスパイク·クラスターの修正と選択までの各段階を,順を追って詳細に解説する.

著者

小松 英彦

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.4, pp.178-184, 1998-12-05 (Released:2011-01-17)

参考文献数

16

被引用文献数

1

著者

臼井 支朗

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.17, no.4, pp.173-173, 2010-12-05 (Released:2011-02-07)

著者

塚田 稔

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.16, no.2, pp.64-76, 2009-06-05 (Released:2009-08-14)

参考文献数

7

著者

宮田 龍太

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.19, no.4, pp.182-182, 2012-12-05 (Released:2013-02-08)

著者

井上 純一

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.15, no.4, pp.272-288, 2008-12-05 (Released:2009-03-16)

参考文献数

35

被引用文献数

1

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マイノリティ·ゲームと呼ばれる金融市場の数理モデルの動力学を「ミクロ情報とマクロ情報の絡み合い」という観点から解説する.

著者

菊地 進一 関山 和秀 松原 嘉哉 山岡 淳子 竹居 光太郎 岡 浩太郎 冨田 勝

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.12, no.2, pp.107-112, 2005-06-05 (Released:2011-03-28)

参考文献数

32

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従来の神経細胞のモデリング研究は電気生理学的アプローチであった.我々は分子生物学的なシグナル伝達のシステムを解析している.本稿では,バイオインフォマティクスやシグナル伝達のモデリング研究の動向について概説する.また,近年発表した海馬の長期増強(Long term potentiation,LTP)のモデル論文を紹介し,モデルで提唱された仮説の実証実験に関する近況を報告する.

著者

山崎 和博 巻渕 有哉 申 富饒 長谷川 修

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.17, no.4, pp.187-196, 2010-12-05 (Released:2011-02-07)

参考文献数

19

被引用文献数

1

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自己増殖型ニューラルネットワーク(SOINN)は,追加学習可能なオンライン教師なし学習手法であり,事前にネットワークの構造を決定する必要がないほか,高いノイズ耐性を有し,計算が軽いなどの特長がある.SOINN は特に実世界のデータ処理に有効であり,画像や音声などのパターンの学習·認識や,実環境でオンライン·リアルタイムに稼動する知能ロボットなどに効果的に活用できる.本稿では,SOINN のアルゴリズムを紹介した後,パラメータの調整に関する指針やソフトウェア実装の解説を行なう.

著者

塚田 稔

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.18, no.4, pp.227-227, 2011-12-05 (Released:2012-01-30)

著者

川島 学 島田 敬士 長原 一 谷口 倫一郎

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.19, no.4, pp.167-174, 2012-12-05 (Released:2013-02-08)

参考文献数

15

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In this paper, we propose a new gesture recognition method which is helpful for a man-machine interface. The most of traditional methods need the whole part of a gesture sequence. Therefore, a system has to wait for the end of gesture to start the recognition process. It causes a time delay between the user's action and the machine's response. Early recognition determines the recognition result before the end of the gesture. Proposed method needs the detection of neither the beginning nor the end of the gesture by detecting the unique posture for a gesture class. In our experiment, we confirmed that the result is determined quite early with high recognition accuracy.

著者

岡田 真人 平野 あや 上江洌 達也

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.11, no.2, pp.82-88, 2004-06-05 (Released:2011-03-14)

参考文献数

12

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相関型連想記憶モデルは,当初ヒトの行動レベルでの記憶現象を説明するモデルとして提案された.その後,Rollsによって海馬CA3回路が自己相関型連想記憶モデルとして働くという仮説が提案され,連想記憶モデルがヒトの行動レベルのマクロなモデルだけでなく,電気生理的に観測できるニューロンのレベルの神経回路モデルとなった.最近では,連想記憶モデルは高次視覚野である側頭葉の知見を説明するモデルとしても注目をされている.本解説では,連想記憶モデルを用いて側頭葉のニューロンの性質に関して一見異なって見える知見がどのように矛盾なく説明できるかを解説する.

著者

清水 忠昭 木本 雅也 吉村 宏紀 井須 尚紀 菅田 一博

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.11, no.4, pp.167-175, 2004-12-05 (Released:2011-03-14)

参考文献数

14

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We showed a new scheme to characterize speech from LSP parameters by 5 layers sandglass type nonlinear neural network (SNN(NL5)). In order to synthesize speech, we take advantage of useful abilities of SNN(NL5) for compressing and restoring the information. We performed learning experiments on LSP parameters of 5 vowels to investigate the ability of SNN. The followings were verified, 1) the distribution of LSP parameters compressed by SNN(NL5) are similar to the distribution of F1-F2 formants plane. 2) Nonlinear output function of neural elements in second and fourth layers of SNN(NL5) work effectively from view point of separating the distribution of vowels. 3) In order to prevent SNN(NL5) from over learning, there exists the optimum numbers of neural elements in second and fourth layers. For 14 orders of LSP parameters, this number was determined to be 20. 4) There is a preferable property on the plane to separate the vowels distinctively when the restoring error of LSP parameters becomes less. 5) SNN(NL5) can restore the LSP parameters with accuracy enough to synthesize speech from the compressed parameters.

著者

樺島 祥介

出版者

Japanese Neural Network Society

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.14, no.2, pp.95-103, 2007

被引用文献数

1 2

著者

和田山 正

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.17, no.2, pp.63-69, 2010-06-05 (Released:2010-07-30)

参考文献数

7

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圧縮センシング(compressed sensing)は,スパース信号に対するサンプリング理論である.ランダム線形測定過程により得られるサンプル信号からの原信号の再現可能性,計算量の少ない再現アルゴリズムの構成が圧縮センシングの重要な研究テーマとなっている.本解説では,Candes-Taoらによる原信号完全再現のための十分条件について解説を行う.

著者

川口 泰雄

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.4, pp.171-177, 1998-12-05 (Released:2011-01-17)

参考文献数

40

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To understand the inhibitory network in the cortex, we have started to clarify several features of GABAergic neurons in the frontal cortex of rats. These are; (1) the physiological, chemical and morphological characteristics of cortical GABAergic neurons to identify the subtypes, (2) the synaptic connections among these neuronal subtypes and (3) the synaptic properties and the chemical modulation of each subtype. An experimental approach in which multiple properties of a GABA neuron are determined for the same cell, yields a set of data which allows a more comprehensive classification of the neuron as an element of a local neuronal circuit.

著者

八木 哲也 高見 涼太郎

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.6, no.3, pp.167-171, 1999-09-05 (Released:2011-01-17)

参考文献数

13

被引用文献数

1 1

著者

笠井 航 長谷川 修

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.16, no.3, pp.149-157, 2009-09-05 (Released:2009-10-30)

参考文献数

22

被引用文献数

3 2

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In this paper, we propose a fast learning algorithm of a support vector machine (SVM). Our work is based on the Learning Vector Quantization (LVQ) and we compress the data to perform properly in the context of clustered data margin maximization. For solving the problem faster, we propose the improved TOD algorithm, which is one of the simplest form of LVQ. Experimental results demonstrate that our method is as accurate as the existing implementation, but it is faster in most situations. We also show the extension of the proposed learning framework for online re-training problem.

著者

鈴木 良次

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.16, no.2, pp.61-63, 2009-06-05 (Released:2009-08-14)

著者

黒木 秀一 西田 健

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.14, no.4, pp.273-281, 2007-12-05 (Released:2008-11-21)

参考文献数

20

被引用文献数

1

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This paper describes an application of the competitive associative net called CAN2 to plane extraction from range images measured by a laser range scanner (LRS). The CAN2 basically is a neural net for learning efficient piecewise linear approximation of nonlinear functions, and in this application it is utilized for learning piecewise planner (linear) surfaces from the range image. As a result of the learning, the obtained piecewise planner surfaces are more precise than the actual planner surfaces, so that we introduce a method to gather piecewise planner surfaces for reconstructing the actual planner surfaces. We apply this method to the real range image, and examine the effectiveness by means of comparing other methods, such as the USF (University of South Florida) method and a RHT (Randomized Hough Transform) based method.