階層性を持つ時系列を学習・認識する神経モデルを提案する。本モデルは、一杉によるBESOMモデルに、「タイミング制御つきコピー」機能の拡張を加えたものである。前者は、大脳皮質の解剖学的特徴と一致するなど大脳のモデルとして有力であるが、本稿では後者が大脳皮質＝視床＝基底核の回路で実現されるという仮説を提唱する。本モデルはシミュレーションによって、簡単な課題に関して期待する動作をすることを確認した。%A neural model for learning and recognizing hierarchical temporal series is proposed as an extension of Ichisugi's BESOM with a controlled copy feature. While biological plausibility of BESOM itself is already shown by its strong anatomical correspondence, the present paper gives a hypothesis that the extension is realized by a cortex-thalamus-basal-ganglia circuit. We have confirmed that our model has an expected behavior for simple examples by means of computer simulation.
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