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神経系を模した教師なし学習の枠組みとして、Slow Feature Analysis (SFA) というのがあるらしい。これかなり良い感じなんじゃないだろうか。 感覚神経系の役割は、生存に合目的な行動を行えるように外界の状況を推定することにある。感覚器から得られる生の感覚入力自体はノイズや（視覚系なら）眼球運動などの影響で高速に（〜数十ミリ秒）変化するけど、外界の状況（特定の場所にいる、目の前に熊がいる、等。）はより低速に（〜数秒）変化する。このことから、神経系は自然感覚入力のうちの低速に変化する特徴（slow feature）を抽出するように自己組織化すると仮定し、モデル神経系に自然感覚入力を与えて学習させてみましたと。 そうすると、視覚野で見られる受容野構造や、海馬で見られる場所細胞に相当する情報表現を獲得させることができたと。さらに面白い点は、この学習則をミクロに考えるとそれは ST
神経細胞から計算回路を作成：イスラエルの研究チーム 2008年10月24日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Priya Ganapati Photo: (neurollero/Flickr) イスラエルのレホボトにあるワイツマン科学研究所の研究チームが、培養したニューロン(神経細胞)を使って計算回路を作り出す方法を開発した。 研究チームは、ガラス板の上で神経を培養し、その結合箇所と活動を制御することによって、脳細胞回路の構成要素となるANDゲートとダイオードを作成した。 このプロセスは次のようなものだ。細胞を寄せ付けない物質でコーティングしたガラス板の表面に回路パターンを彫り、[細胞の働きを阻害しないような]接着剤を使って結合する。こうすることで、細胞はプレート表面に彫られた細い筋の中でしか成長できなくなる。この筋は非常に幅が狭いので、神経細胞は一定方向にしか
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