局在興奮を持つ神経回路モデルにおけるスパース性の効果

抄録

本研究ではメキシカンハット型相互作用によって変調されたHebb学習に基づくネットワークモデルにおいて，記憶パターンのスパース性の効果を議論する．連想記憶モデルでは発火率を変えると，系の性質が著しく変化することが知られている． 本研究では，このモデルの記憶パターンの発火率を変化させたときの性質を調べた．その結果，パターンの発火率が50％以下では複数のパターンを局在興奮中に埋め込めることを示した．