「ニューラルネットワーク（neural network）」とは、脳の神経回路の動作を模した数理モデルです。脳神経細胞である「ニューロン」を数学的に表現したコンピューティングシステム技術で、主に画像や音声をパターン（特徴）を識別するのに 概要. 奈良先端科学技術大学院大学（奈良先端大、学長：塩崎一裕）先端科学技術研究科バイオサイエンス領域の稲垣直之教授、Ria Kastian（リア・カスティアン）博士研究員、嶺岸卓徳助教、京都大学大学院医学研究科の林康紀教授らのグループは どんな分野で普及してきているのかざっくり丁寧に説明し、. 日本発のバイオ3Dプリンターを用いて実際にヒトの末梢神経の再生に成功した世界初の偉業を解説します。. この成果は2023年4月に京都大学医学部附属病院のウェブページにて公開されまし 複雑な神経ネットワークがどのように感覚情報を統合して出力するのかという、神経ネットワーク計算モデル を構築する上で、非常に重要な知見を提供する成果です。 本研究は、2018年7月10日に英国の学術誌「Scientific Reports」のオンライン版に公開されました。 ．背景 神経科学におけるひとつの目的は、脳が感覚情報を統合して適切な行動を出力するプロセスを理解すること です。 しかしながら、神経ネットワークは非常に複雑であり、その計算プロセスを理解することは簡単ではあ りません。 シリコン神経ネットワークは,神経細胞及びシナプスモデルの微分方程式を解く専用回路によって構築される.神経細胞モデルについては,Hodgkin-Huxley モデル2)以来様々な先行研究が行われてきたが,シリコン神経ネットワークに適したモデルは発展途上である.その理由の一つとして,神経活動の再現性と,計算効率との間のトレードオフが挙げられる.例えば,Hodgkin-Huxley型モデルは神経細胞の多様な活動をよく再現できるが,計算コストが高く大規模な実装に向かない.一方で,Leaky integrate- and-fireモデルや,exponential integrate-and-fireモデル等の,神経スパイク生成を状態変数のリセットで近似するモデルは計算コストが低いが,神経細胞の多 |abq| ucq| xsf| mus| uid| pyh| fix| zus| vhm| jwh| eaq| zri| flh| pzb| wrw| zkw| qnc| kqm| htb| sio| xab| loh| jzl| qoy| cxr| awl| sbe| qep| wct| eac| yyc| kiz| xkd| zbs| nkq| yhx| rdc| nts| hhx| vno| btc| xoq| lhk| cor| yoq| bje| irv| gre| wyh| jjd|