出版社内容情報
【目次】
1. 脳の解明と神経回路モデル
2. 神経細胞
2.1 神経細胞の性質
2.2 神経細胞のモデル
3. 網膜と外側膝状体
3.1 側抑制
3.2 視覚情報の伝達経路
3.3 網膜神経節細胞の受容野
3.4 網膜のモデル
3.5 Ｘ細胞とＹ細胞
3.6 外側膝状体
3.7 色の受容野
4. 大脳における視覚情報処理
4.1 視覚に関連する大脳の領野
4.2 Hubel-Wieselの階層仮説
4.3 特徴抽出機構の多層回路モデル
4.4 階層仮説に対する批判と視覚野の神経回路モデル
4.5 両眼立体視の機構
4.6 皮質の層状構造とコラム状構造
4.7 大脳におけるパターン情報の階層的処理
5. 神経回路の自己組織化
5.1 学習と自己組織化
5.2 可塑シナプスの諸仮説
5.3 教師あり学習とパーセプトロン
5.4 教師なし学習とコグニトロン
5.5 Hebbシナプスト側抑制
6. 視覚パターン認識とネオコグニトロン
6.1 ネオコグニトロンの概要
6.2 ネオコグニトロンの構造
6.3 変形に強いパターン認識
6.4 ネオコグニトロンの自己組織化
6.5 ネオコグニトロンによる手書き数字認識
7. 遠心性信号と能動的情報処理
7.1 遠心性信号と情報処理
7.2 連想記憶とフィードバック結合
7.3 パターン認識と遠心性結合
7.4 選択的注意機構をもつモデル
8. 索 引
内容説明
本書では、神経回路モデルを作るための基礎になる生理学的知見を、視覚パターン認識や学習・記憶・自己組織化などのメカニズムにスポットを当てて紹介するとともに、それをもとに現在どのようなモデルが考えられているかを解説した。また、今後新しいモデルを考えていくうえで参考になりそうな最新の生理学的知見も合わせて紹介した。
目次
１ 脳の解明と神経回路モデル
２ 神経細胞
３ 網膜と外側膝状体
４ 大脳における視覚情報処理
５ 神経回路の自己組織化
６ 視覚パターン認識とネオコグニトロン
７ 遠心性信号と能動的情報処理
