日本神経回路学会誌

巻頭言

居酒屋にて

樺島祥介

2008 年 15 巻 2 号 p. 97
発行日: 2008/06/05
公開日: 2010/02/08

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.97

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研究論文

自己増殖型ニューラルネットワークを用いたノイズのある環境下での追加学習が可能な連想記憶システム

須藤明人, 佐藤彰洋, 長谷川修

2008 年 15 巻 2 号 p. 98-109
発行日: 2008/06/05
公開日: 2008/11/28

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.98

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We propose a novel associative memory that performs well on incremental learning and is robust to noisy data. Using the proposed method, new associative pairs presented sequentially can be learned accurately without forgetting previously learned patterns. The memory size of the proposed method increases adaptively. Therefore, it suffers neither redundancy nor insufficiency of memory size, even in an environment where the maximum number of associative pairs to be presented is unknown before learning. The proposed method deals with two types of noise. No conventional bidirectional associative memory deals with both types.

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解説

ダイナミッククランプ：導入とネットワーク研究への展開

坪泰宏, 深井朋樹

2008 年 15 巻 2 号 p. 110-116
発行日: 2008/06/05
公開日: 2008/11/28

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.110

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神経細胞の電気活動を調べるためには，生体の神経細胞に対する受動的な観察に併せて，神経細胞への電気的入力に対する応答をみる能動的な観察が必要である．これまで能動的な観察の手法として，カレントクランプ法やボルテージクランプ法と呼ばれる手法が用いられてきたが，近年，第3の手法である「ダイナミッククランプ法」が提案され，市民権を得てきている．本稿では，前半でダイナミッククランプ法とは何か，この手法によって新たに何ができるようになったかを中心に説明し，後半で筆者らの研究に関係した具体的な2つの話題を中心に解説する．

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ダイナミッククランプ法を用いて神経回路網を操作する

井上剛, 井本敬二

2008 年 15 巻 2 号 p. 117-125
発行日: 2008/06/05
公開日: 2008/11/28

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.117

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局所神経回路（local circuit）における信号処理は，そのシナプス配線図（synaptic wiring diagram）に強く依存する．すなわち，その構造（シナプス配線図）と機能（信号処理）の関係を明らかにすることは，局所神経回路を理解する上で必須である．この問題にアプローチするため，現在我々は「ハイブリッド神経回路」の構築に取り組んでいる．このハイブリッド神経回路とは，脳スライス標本からの「多細胞パッチクランプ記録」に，ダイナミッククランプ法による「人工シナプス」を組み込む手法である．この手法を用いると，研究者が神経配線図を自由に操作することができるため，任意の神経配線図が持つ信号処理能力を調べることが可能となる．本稿では，ダイナミッククランプ法に関して概説した後，我々のハイブリッド神経回路に関して紹介する．

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情報通信への情報統計力学的アプローチ

—「たくさんあること」がもたらすもの—

田中利幸

2008 年 15 巻 2 号 p. 126-135
発行日: 2008/06/05
公開日: 2008/11/28

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.126

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難しい組み合わせ最適化問題に対して，個々の問題の代わりにランダムな問題群を考え，問題の規模を十分大きくすることによって問題の詳細によらない巨視的な構造を捉えよう，という情報統計力学の方法論が注目を集めている．本稿では，kSATに対する近年の情報統計力学的アプローチの概要を解説するとともに，線形符号の復号の問題を一種の組み合わせ最適化問題として捉え，kSATとの対比に留意しつつ情報統計力学からのアプローチの一端を紹介する．

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連載

—オータムスクールASCONE07脳科学への数理的アプローチ—
「運動生理実験超入門～From Neuron to Newton～　脳は F=ma をどのように表現するか」

廣瀬智士

2008 年 15 巻 2 号 p. 136-144
発行日: 2008/06/05
公開日: 2008/11/28

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.136

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去る2007年10月5日～8日に開かれた “第二回　日本神経科学会オータムスクール（ASCONE）”2日目（10月6日）に山本憲司先生（放射線医学総合研究所）の講義が行われた．本稿はこの講義の記録に執筆担当者が解説を加えたものである．

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—オータムスクールASCONE07脳科学への数理的アプローチ—
ASCONE2007
岡田真人先生ASCONE2007招待講演
「運動知覚への数理的アプローチ」

瀧山健, 大森敏明

2008 年 15 巻 2 号 p. 145-151
発行日: 2008/06/05
公開日: 2008/11/28

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.145

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本稿は，ASCONE2007の東京大学大学院新領域創成科学研究科の岡田真人教授による招待講演の講義録である．

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報告

「脳と心のメカニズム」第8回冬のワークショップ参加助成報告書

稲垣未来男

2008 年 15 巻 2 号 p. 152
発行日: 2008/06/05
公開日: 2010/02/08

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.152

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脳と心のメカニズム第8回冬のワークショップ参加報告

橋爪善光

2008 年 15 巻 2 号 p. 152_2-153
発行日: 2008/06/05
公開日: 2010/02/08

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.152_2

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2008脳と心のメカニズム冬のワークショップ参加記

板垣俊

2008 年 15 巻 2 号 p. 153
発行日: 2008/06/05
公開日: 2010/02/08

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.153

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会報

会報

2008 年 15 巻 2 号 p. 154-161
発行日: 2008/06/05
公開日: 2010/02/08

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.154

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編集後記

編集後記

2008 年 15 巻 2 号 p. e2
発行日: 2008/06/05
公開日: 2010/02/08

DOIhttps://doi.org/10.3902/jnns.15.e2

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