奈良重俊、森裕平、ピーター・デイビス
非線形動力学の立場から見た神経回路綱とその情報処理機能
Abstract:神経回路網を非線形動力学的見地から見るという新しいアプローチ法に基づいた
著者の基本的考え及びその具体的研究の概略をまとめて報告してある。従来の神経回路網モデルにたいし、発火パターンの周期運動を記憶単位として学習させ、
更に系の主要パラメータを変調することにより、カオス的な遍歴軌道を導入し
た。こうして導入したダイナミックスを、より高度な情報処理機能実現に応用す
るアイデアを提案し、そのプロトタイプモデルに基ずいたシミュレーションを
行い、結果とその動力学的考察を述べた。将来的な方向についても若干述べてあ
る。