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1.

図書

図書
塚田稔著
出版情報: 東京 : 講談社, 2015.11  197p ; 18cm
シリーズ名: ブルーバックス ; B-1945
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第1章 脳と創造 : ダイナミックな脳内世界
右脳と左脳のコミュニケーション
ダイナミックに変化する意識と無意識の世界
創造の五つの手法
脳発達と情報創成
自己認識
第2章 再現的世界の役者たち—特徴抽出 : 情報を表現する神経回路網の基本単位はニューロン
特徴をつくり出すニューロンたち
第3章 情報創成の役者たち—学習と記憶 : 学習とそのルール
記憶の構造—アトラクタ
コミュニケーションによる情報創成
第4章 脳と絵画 : 絵画と視覚脳科学
再現的世界とリアリズム
再現的世界の束縛から脱却したモダンアート
脳内情報表現と絵画
第5章 筆者の絵画と音楽とダンス : 筆者の絵画と創作意思
脳と音楽
脳とダンス
第1章 脳と創造 : ダイナミックな脳内世界
右脳と左脳のコミュニケーション
ダイナミックに変化する意識と無意識の世界
概要: 創造する脳がどのようにつくられ、いかに芸術を生み出すのか?科学者であり芸術家でもある著者が、最新の脳研究から新たな境地へ挑む!
2.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
銅谷賢治 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.3  ix, 216p ; 22cm
所蔵情報: loading…
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I.プロローグ 1
1.神経細胞による情報表現(銅谷賢治・伊藤浩之) 3
   1.1 発火頻度表現 6
   1.2 タイミング表現 7
2.ニューロンのダイナミクスと数理モデル(銅谷賢治) 9
   2.1 Hogdkin-Huxley型モデル 9
   2.2 integrate-and-fireモデル 11
   2.3 inter-spike intervalモデル 12
   2.4 コネクショニストモデル 13
3.エントロピーと情報量(銅谷賢治) 15
   3.1 確率分布とエントロピー 15
   3.2 条件付き確率と相互情報量 16
   3.3 相互相関と相互情報量 18
II.大脳視覚野の情報表現の実際 23
4.視覚における脳内表現(小松英彦) 25
   4.1 これまでの研究 25
   4.2 最近の研究 37
5.一次視覚野の特徴抽出性と刺激文脈依存性(尾関宏文・赤崎孝文・佐藤宏道) 42
   5.1 特徴抽出性と形成メカニズム 42
   5.2 刺激文脈依存性 46
   a.受容野外刺激による反応修飾 46
   b.広域情報統合の神経回路 49
   5.3 一次視覚野の出力調節の意義 51
6.側頭葉ニューロンの情報量解析(菅生康子) 55
   6.1 側頭葉の顔に応答するニューロン 55
   6.2 ニューロンの応答に表現される情報とその定量的な解析法 56
   6.3 サル側頭葉のニューロンは顔についての複数の情報を時間を分けてコードしている 57
   6.4 実験データから情報量を算出する際の問題点 64
III.脳の情報表現への統計的アプローチ 67
7.脳内情報表現への情報理論的アプローチ(阪口 豊・樺島祥介) 69
   7.1 古典的なモデル 69
   a.特徴抽出細胞の自己形成モデル 69
   b.トポグラフィの自己形成モデル 70
   7.2 情報理論に基づくモデル化 71
   a.冗長度圧縮原理 72
   b.確率モデルと情報量 73
   c.認識モデルと生成モデル 74
   d.最大/最小化原理 75
   7.3 情取理論に基づいた視覚野における受容野形成のモデル 78
   a.Linskerのモデル 78
   b.OlshausenとFieldのモデル 80
   c.RaoとBallardによるpredictive coding model 82
8.隠れ状態とマルコフランダム場(岡田真人) 87
   8.1 境界ベース結合MRFモデル 89
   8.2 領域ベース結合MRFモデル 91
   8.3 双方向性相互作用におけるシナプス切断 92
   8.4 位相を隠れ変数としてもつ領域ベースMRFモデル 93
   8.5 提案モデルの計算機シミュレーション 94
   8.6 シングルニューロン(コラム)での実現 96
9.隠れ状態最尤推定と反復解法 EMアルゴリズムとWake-Sleepアルゴリズム (池田思朗) 98
   9.1 隠れ変数 98
   a.隠れ変数の定義 98
   b.混合正規分布 99
   c.Helmholtzマシン 100
   9.2 隠れ変数をもつモデルのパラメータ推定 101
   a.最尤推定 101
   b.EMアルゴリズム 103
   c.Wake-Sleepアルゴリズム 104
IV.ニューロンと局所回路のダイナミクス 107
10.シナプスにおける情報処理(深井朋樹・高木 博) 109
   10.1 ダイナミックシナプス 110
   a.減衰シナプス 110
   b.増強シナプス 111
   c.減衰シナプスの機能的役割 112
   10.2 スパイク時間依存のLTP/LTD 114
   10.3 海馬シナプスでのLTP/LTDの実体解明の現状 115
   a.E-LTP誘導の細胞内機序とその生理学の実体 116
   b.LTDの細胞内機序とその生理学的実体 116
   c.L-LTP誘導の細胞内機序とその生理学的実体 117
11.大脳皮質の錐体細胞とガンマ周波数帯のバースト発火 FRBニューロンのモデル (姜 英男・青柳富誌生・深井朋樹) 120
   11.1 ガンマ周波数帯の同期振動 120
   11.2 大脳皮質の錐体細胞とchattering発火 121
   a.持続性Na電流仮説 124
   b.カルシウム依存性カチオン電流仮説 125
   11.3 Chatteringニューロンの数理モデル 127
12.大脳皮質の神経回路(金子武嗣) 131
   12.1 大脳皮質の外観 132
   12.2 大脳皮質の構成要素:ニューロンの種類 134
   12.3 大脳皮質の局所回路 136
   12.4 大脳皮質の神経回路の原則 143
13.位相ダイナミクスを用いた同期現象の解析(青柳富誌生) 146
   13.1 ニューロンの数理モデル 146
   13.2 位相ダイナミクスへの自由度の逓減 149
   a.位相反応曲線 150
   b.同期・非同期 152
   13.3 関連する話題 155
   a.イオンチャネルと同期・非同期の関連 155
   b.連想記憶モデルへの応用の解析 155
V.発火タイミングによる情報表現 157
14.多細胞同時記録実験の必要性とその実際(櫻井芳雄) 159
   14.1 多細胞同時記録実験の目的 160
   a.ニューロン活動を記録する意味 161
   b.単一ニューロンとニューロン集団 162
   c.1つの可能性:セル・アセンブリ 163
   14.2 多細胞同時記録実験の方法 164
   a.記録電極の作製と選定 165
   b.電極の配列と操作 166
   c.データの取込み 168
   d.データ解析の前提 170
15.多細胞同時記録データの統計解析法(伊藤浩之) 173
   15.1 従来の解析法と特徴 173
   a.ラスター表示 173
   b.peri-stimulus time histogram(PSTH) 174
   c.inter spike interval histogram(ISIH) 174
   d.auto-correlogram 175
   e.刺激性相関と神経性相関 177
   f.cross-correlogram 178
   15.2 新しい解析法とその目指すもの 179
   a.JPSTH 179
   b.unitary event analysis 182
16.皮質ダイナミクスと神経計算機構 実験・解析・モデル (Ad Aertsen・伊藤浩之) 186
   16.1 大脳皮質とはどのようなシステムか 186
   a.細胞集団(セル・アセンブリ)の重要性 186
   b.解剖学的結合から機能的結合へ 187
   16.2 機能的結合の文脈依存性およびダイナミクス 188
   a.モデルの説明 189
   b.機能的結合の文脈依存性 190
   c.機能的結合のダイナミクス 192
   d.機能的結合の背景入力依存性 194
   16.3 実験データにみられる相関イベント 195
   a.synfire chain 195
   b.覚醒サルの運動皮質での記録にみられたunitary event 197
   16.4 同期スパイクの伝播ダイナミクス 200
   a.synfire chainの安定性 200
   b.モデルニューロンの説明 202
   c.パルスパケットの安定性解析 202
   d.パルスパケットの安定性解析(ネットワーク) 203
   e.パルスパケットの同期の精度 205
   16.5 学生との質疑応答(一部抜粋) 206
   エピローグ 211
   索引 213
I.プロローグ 1
1.神経細胞による情報表現(銅谷賢治・伊藤浩之) 3
   1.1 発火頻度表現 6
3.

図書

図書
Philip D. Wasserman著 ; 石井直宏, 塚田稔共訳
出版情報: 東京 : 森北出版, 1993.7  viii, 195p ; 22cm
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