2024-03-28T19:02:28Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000926602023-04-27T10:00:04Z01164:05352:07133:07203
自己想起型連想記億に最適な結合関数とSTDP窓関数の組合せ探索Optimal pairs of coupling function and STDP window function for auto-associative memoryjpn一般(NC)http://id.nii.ac.jp/1001/00092644/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=92660&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2013 by the Institute of Electronics, Information and Communication EngineersThis SIG report is only available to those in membership of the SIG.東京工業大学大学院総合理工学研究科/曰本学術振興会特別研究員DC東京工業大学大学院総合理工学研究科東京工業大学大学院総合理工学研究科宮田, 龍太佐藤, 圭太青西, 亨Lengyel ら (2005) は計算理論の観点から,スパイク位相パターンの記銘・想起を行う自己想起型連想記憶アルゴリズムを導出し,アルゴリズムを実現する最適な spike-timing-dependent plasticity (STDP) 窓関数と結合関数 (coupling function) との関係を理論的に求めた.本研究では,ハードウェアの観点から自己想起型連想記憶アルゴリズムを導出し,その動作最適性から求められた STDP 窓関数と結合関数の組合せが,先行研究で得られた結果と一致するか検証する.まず,自己想起型連想記憶アルゴリズムを STDP 窓関数と位相応答曲線 (phase response curve,PRC) で記述された結合関数からなる位相縮約モデルで構成する.そして,STDPで記銘した位相パターンと回路の想起定常パターンの間の相互情報量を解析的に導出し,これを想起性能指標として用いる.この相互情報量を最大化することにより,自己想起型連想記憶アルゴリズムを実現する最適な STDP と結合関数の組合せを探索する.先行研究と同様に,海馬の典型的な STDP 窓関数と対をなす結合関数を探索した.ノイズがゼロの極限では,相互情報量最大化に最適な結合関数と STDP 窓関数の組合せは,先行研究と同じ関係を満たすことがわかった.From the computational viewpoint, Lengyel et al. (2005) derived an optimal auto-associative memory algorithm to store and retrieve memory spike phase patterns. Moreover, they derived optimal relation between the coupling function and the spike-timing-dependent plasticity (STDP) window function for executing the algorithm.From the hardware viewpoint, we here derive an auto-associative memory algorithm, and compare optimal pairs of coupling function and STDP window function which are derived from our study with those from the previous study. First, we formulate an auto-associative memory algorithm as a phase reduction model consisting of a spike-timing-dependent plasticity (STDP) window function and a coupling function which is formalized in terms of a phase response curve (PRC). Next, we analytically derive the mutual information a stored phase pattern and the network retrieval pattern, and use it to evaluate memory retrieval performance. By maximizing the mutual information, we derive optimal pairs of STDP window functions and coupling functions. In line with the previous study, we search for a set of optimal coupling functions that are matched to the typical STDP window function. In the zero noise limit, we obtained the same relation between the coupling function and the STDP window function that Lengyel et al. derived.AA12055912研究報告バイオ情報学(BIO)2013-BIO-3418162013-06-202013-06-14