パルス型神経回路における確率的状態遷移

摘要

ジュウシマツのオスは，確率的に歌要素を並べて歌う。 つまり，歌要素の遷移は確率遷移行列で表される。 しかし，このような現象を表現するパルス型ニューロンモデルを使った自然なモデルは見当たらない。 本研究では，Hodgkin-Huxleyニューロンを用い，各状態が自己想起型連想記憶のシナプス結合で埋め込まれた神経集団と閾値下ノイズを付加した相互抑制つきのニューロンチェーンを用いてネットワークの確率的状態遷移を実現した。 ニューロンチェーンにおいて，チェーンの本薮やその結合値に対する各段のニューロンの発火率や時間構造を解析し，神経集団の状態遷移はチェーンの最後尾ニューロンの発火確率に依存し，その発火確率は閾値下ノイズの元でチェーンと神経集団との結合係数値によって決めることができるとわかった。