自己想起型連想記憶に最適な結合関数とSTDP窓関数の組合せ探索

摘要

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．