可塑的シナプスのイメージングによる解析と工学応用

資料種別: 文書・図像類

著者: 村瀬, 一之ほか

出版者: -

出版年: 2011-05-31

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 神経系の最大の特徴は、環境に応じて学習や記憶する柔軟性(可塑性) と、記憶したことを忘れない頑強性(安定性)という相反する性質を併せ持つことです。神経細胞が他の神経細胞に信号を伝える部分はシナプスと呼ばれ、その信号伝達効率が適当な条件刺激で変化するものが可塑的シナプスです。近年、可塑的シナプス...

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書誌情報

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デジタル

資料種別: 文書・図像類
タイトル: 可塑的シナプスのイメージングによる解析と工学応用
著者・編者: 村瀬, 一之
池田, 弘
著者標目: 村瀬, 一之
池田, 弘
出版年月日等: 2011-05-31
出版年（W3CDTF）: 2011-05-31
タイトル（掲載誌）: 福井大学重点研究成果集2011 ー明日への挑戦ー
掲載ページ: 28-29
本文の言語コード: jpn
件名標目: 学習
記憶
人工神経回路網
人工進化
自律ロボット
対象利用者: 一般
一般注記: 神経系の最大の特徴は、環境に応じて学習や記憶する柔軟性(可塑性) と、記憶したことを忘れない頑強性(安定性)という相反する性質を併せ持つことです。神経細胞が他の神経細胞に信号を伝える部分はシナプスと呼ばれ、その信号伝達効率が適当な条件刺激で変化するものが可塑的シナプスです。近年、可塑的シナプスが脳神経系各部で発見され、神経可塑性の少なくとも一部は、これらに依存するとされています。また、ロボットや自動診断装置など機械学習の分野でも、可塑性と安定性のバランスは極めて重要で、可塑性が高いと学習は早いが過去の記憶を忘却し、安定性が高いと学習が進まないという問題が生じています。本研究では可塑的シナプスの特性を実際の生物で実測すると共に、機械学習に相応しい数理モデルやアルゴリズムを開発しました。
福井大学平成22年度重点研究「重点研究育成経費」
一次資料へのリンクURL: https://u-fukui.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=23168&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1
https://u-fukui.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=23168&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1
オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 福井大学 : 福井大学学術機関リポジトリ