著者
田中 琢真
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.25, no.3, pp.104-112, 2018-09-05 (Released:2018-10-31)
参考文献数
52
被引用文献数
2

大脳皮質の動作原理は未解明だ.様々な動作原理の候補が提案されているが,そのうち情報量最大化原理(infomax principle)は皮質の性質のある部分を説明する.本解説では,Linsker(1988)やBell & Sejnowski(1995,1997)の古典的な結果を解説し,筆者らの提案したリカレント情報量最大化原理(recurrent infomax; Tanaka et al., 2009)を紹介する.情報量最大化原理に基づくモデルの発展や応用も述べる.特に,深層学習,reservoir computing,神経回路の学習則との関連を詳述する.

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情報量最大化原理による皮質神経回路のモデル化 田中 琢真 https://t.co/IfgSmTRfxo 自由エネルギー原理は脳型人工知能の基盤となるか~アクティブインファレンスの意義について~ 大羽 成征 https://t.co/9B6PeMkgEP

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