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Poster Sessions

学習理論
Learning Theory

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開催日
2010年09月04日(土)
時 間
13:00 - 14:00
会 場
Poster Room 2

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Consequences of the imperfectness of the dopamine signal on learning

演題番号 : P3-q20

Wiebke Potjans:1,2 Abigail Morrison:1,3,4 Markus Diesmann:1,5 

1:RIKEN Brain Science Institute, Wako, Japan 2:Institute of Neurosciences and Medicine, Research Center Juelich, Germany 3:Functional Neural Circuits, Faculaty of Biology, Albert-Ludwigs-University of Freiburg Germany 4:Bernstein Center Freiburg, Albert-Ludwigs-University of Freiburg, Germany 5:Brain and Neural Systems Team, RIKEN CSRP, Wako, Japan 

Consequences of the imperfectness of the dopamine signal on learning
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抑制性神経回路が海馬CA1野におけるカントールコーディング精度に与える効果
Inhibitory network dependency of Cantor coding in hippocampal CA1

演題番号 : P3-q22

福島 康弘 / Yasuhiro Fukushima:1 塚田 稔 / Minoru Tsukada:1 津田 一郎 / Ichiro Tsuda:2,3 山口 裕 / Yutaka Yamaguti:2 黒田 茂 / Shigeru Kuroda:2 

1:玉川大・脳研 / Brain Science Institute, Tamagawa University, Brain Science Institute 2:北海道大学・電子研・計算生命 / RIES, Hokkaido Univ, Hokkaido 3:北海道大学・理・数学 / Dept Sci, Hokkaido Univ, Hokkaido 

抑制性神経回路が海馬CA1野におけるカントールコーディング精度に与える効果<br>Inhibitory network dependency of Cantor coding in hippocampal CA1
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Xenopusの視覚系モデルにおけるSTDPによる方向選択性の学習
Emerging direction sensitivity through STDP in a model of Xenopus visual system

演題番号 : P3-q24

本田 稔 / Minoru Honda:1,2,3 浦久保 秀俊 / Hidetoshi Urakubo:3,4 黒田 真也 / Shinya Kuroda:3,4 

1:東京大院・新領域・情報生命 / Dept Comp Biol, Univ of Tokyo, Tokyo 2:JSPS特別研究員DC / JSPS Research Fellow 3:次世代計算科学研究開発プログラム 脳神経系研究開発チーム / Brain and Neural Systems Team, Comp Sci Research Program, RIKEN, Tokyo 4:東京大院・理・生物化学 / Dept Biophys Biochem, Univ of Tokyo, Tokyo 

<I>Xenopus</I>の視覚系モデルにおけるSTDPによる方向選択性の学習<br>Emerging direction sensitivity through STDP in a model of <I>Xenopus</I> visual system
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マッチング問題とベクトル量子化の組み合わせによる抽象カテゴリ学習スキーム
Abstract category learning scheme combining matching problem andvector quantization

演題番号 : P3-q26

橋本 篤志 / Atsushi Hashimoto: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 / Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo 

マッチング問題とベクトル量子化の組み合わせによる抽象カテゴリ学習スキーム<br>Abstract category learning scheme combining matching problem andvector quantization
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