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ニューラルネットワークモデリングI
Neural Network Modeling I

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開催日
2010年09月02日(木)
時 間
11:00 - 12:00
会 場
Poster Room 2

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Topographical NMFを利用した顔の認識
Face Perception by Using Topographical NMF

演題番号 : P1-q13

中川 雄一朗 / Yuichiro Nakagawa:1 細谷 晴夫 / Haruo Hosoya:1 

1:東京大学大学院 情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 細谷研究室 / Dept of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, The Univ of Tokyo, Tokyo 

Topographical NMFを利用した顔の認識<br>Face Perception by Using Topographical NMF
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海馬及び新皮質における細胞レベルでの脳波発生機序の解明
Generating mechanisms of MEG and EEG signals at the single cell level in hippocampus and neocortex

演題番号 : P1-q15

村上 慎吾 / Shingo Murakami:1,2 Tongsheng Zhang:3 廣瀬 明 / Akira Hirose:4 Yoshio Okada:5 

1:大阪大学大学院医学系研究科 薬理学講座(分子・細胞薬理学) / Division of Molecular and Cellular Pharmacology, Department of Pharmacology, Graduate School of Medicine, Osaka University 2:大阪大学臨床医工学融合研究教育センター / Osaka University Center for Advanced Medical Engineering and Informatics, Osaka, Japan 3:ニューメキシコ大学医学部 / New Mexico University Shoool of Medicine, Albuquerque, USA 4:東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻 / The University of Tokyo Graduate School of Engineering, Department of Electrical Engineering and Information Systems, Tokyo, Japan 5:ハーバード大学ボストン小児病院神経内科 / Department of Neurology, Children's Hospital Boston, Harvard Medical School, Boston, USA 

海馬及び新皮質における細胞レベルでの脳波発生機序の解明<br>Generating mechanisms of MEG and EEG signals at the single cell level in hippocampus and neocortex
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非線形振動子場をもつ振動子型自己組織化モデルによる二種類の情報分離抽出
Separated extraction of two kinds of information by oscillatory self-organizing neural model with the non-linear oscillatory fields

演題番号 : P1-q17

宮田 龍太 / Ryota Miyata:1 倉田 耕治 / Koji Kurata:2 

1:琉球大学大学院理工学研究科 機械システム工学専攻 / Department of mechnical system engineering, Graduate school of engineering and science, University of the Ryukyus, Okinawa, Japan 2:琉球大学工学部機械システム工学科 / Department of mechanical system engineering, Faculty of engineering, University of the Ryukyus, Okinawa, Japan 

非線形振動子場をもつ振動子型自己組織化モデルによる二種類の情報分離抽出<br>Separated extraction of two kinds of information by oscillatory self-organizing neural model with the non-linear oscillatory fields
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大脳皮質のスパース符号化モデルとベイジアンネットモデルの統合
Integration of Sparse-Coding model and Baysian Network Model of Cerebral Cortex

演題番号 : P1-q19

一杉 裕志 / Yuuji Ichisugi:1 

1:産業技術総合研究所 / National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST), Tsukuba, Japan 

大脳皮質のスパース符号化モデルとベイジアンネットモデルの統合<br>Integration of Sparse-Coding model and Baysian Network Model of Cerebral Cortex
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スパイキングニューロンを用いた初期視覚野モデルによる知覚学習のシミュレーション
A spiking neural network model of primary visual cortex for perceptual learning

演題番号 : P1-q21

内藤 慧 / Satoshi Naito:1 行縄 直人 / Naoto Yukinawa:1 石井 信 / Shin Ishii:1 

1:京都大院・情報学 / Graduate School of Informatics, Kyoto University 

スパイキングニューロンを用いた初期視覚野モデルによる知覚学習のシミュレーション<br>A spiking neural network model of primary visual cortex for perceptual learning
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リスク回避行動における戦略的な意思決定のメタヒューリステックな特性に関する解析 -次世代型コミュニケーションのデザインに向けて
Analysis of metaheuristic features in strategic decision making for the risk averse activities -toward the next-generation communication design

演題番号 : P1-q23

平林 美樹 / Miki Hirabayashi:1 小嶋 寛明 / Hiroaki Kojima:1 大岩 和弘 / Kazuhiro Oiwa:1 大橋 弘忠 / Hirotada Ohashi:2 

1:情報通信研究機構 未来ICT研究センター / Kobe Advanced ICT Research Center, NICT, Kobe, Japan 2:東京大学 システム創成学専攻 / Department of Systems Innovation, University of Tokyo, Tokyo, Japan 

リスク回避行動における戦略的な意思決定のメタヒューリステックな特性に関する解析 -次世代型コミュニケーションのデザインに向けて<br>Analysis of metaheuristic features in strategic decision making for the risk averse activities -toward the next-generation communication design
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自然画像統計量の集団符号化
Population Coding of Natural Image Statistics

演題番号 : P1-q25

田嶋 達裕 / Satohiro Tajima:1,2 岡田 真人 / Masato Okada:2,3 

1:NHK長野放送局 / Nagano Station, Japan Broadcasting Corporation, Nagano, Japan 2:東京大院・新領域・複雑理工 / Dept Comp Sci Eng, Univ Tokyo, Kashiwa, Japan 3:理研・脳総研 / Brain Sci Inst, RIKEN, Wako, Japan 

自然画像統計量の集団符号化<br>Population Coding of Natural Image Statistics
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Estimation of functional connections in the premotor center of Bombyx mori using backpropagation

演題番号 : P1-q27

Taiga Tanaka:1 Ikuko Nishikawa:2 Yoshiki Igarashi:2 Ryota Kobayashi:2 Tomoki Kazawa:3 Hidetoshi Ikeno:4 Ryohei Kanzaki:3 

1:Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology 2:Ritsumeikan University 3:The University of Tokyo 4:University of Hyogo 

Estimation of functional connections in the premotor center of <I>Bombyx mori</I>  using backpropagation
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Input dependent cell assembly dynamics in an inhibitory spiking network model

演題番号 : P1-r01

Adam P D Ponzi:1 Jeff Wickens:1 

1:Neurobiology Research Unit, Okinawa Institute of Science and Technology 

Input dependent cell assembly dynamics in an inhibitory spiking network model
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