日本神経回路学会誌
Online ISSN : 1883-0455
Print ISSN : 1340-766X
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11 巻 , 4 号
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巻頭言
研究論文
  • 清水 忠昭, 木本 雅也, 吉村 宏紀, 井須 尚紀, 菅田 一博
    11 巻 (2004) 4 号 p. 167-175
    公開日: 2011/03/14
    ジャーナル フリー
    We showed a new scheme to characterize speech from LSP parameters by 5 layers sandglass type nonlinear neural network (SNN(NL5)). In order to synthesize speech, we take advantage of useful abilities of SNN(NL5) for compressing and restoring the information. We performed learning experiments on LSP parameters of 5 vowels to investigate the ability of SNN. The followings were verified, 1) the distribution of LSP parameters compressed by SNN(NL5) are similar to the distribution of F1-F2 formants plane. 2) Nonlinear output function of neural elements in second and fourth layers of SNN(NL5) work effectively from view point of separating the distribution of vowels. 3) In order to prevent SNN(NL5) from over learning, there exists the optimum numbers of neural elements in second and fourth layers. For 14 orders of LSP parameters, this number was determined to be 20. 4) There is a preferable property on the plane to separate the vowels distinctively when the restoring error of LSP parameters becomes less. 5) SNN(NL5) can restore the LSP parameters with accuracy enough to synthesize speech from the compressed parameters.
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解説
  • 平田 豊
    11 巻 (2004) 4 号 p. 176-192
    公開日: 2011/03/14
    ジャーナル フリー
    The vestibuloocular reflex (VOR) stabilizes visual image on the retina during head movements. The VOR is under adaptive control in which cerebellum is intimately involved. The VOR research in neuroscience can be divided into 4 different mutually related categories: 1) identification of the neuronal circuitry, 2) identification of the neuronal locus responsible for the motor learning, 3) mechanisms of synaptic and nonsynaptic plasticities at the learning and memory site(s), 4) computational algorithms. This article reviews these aspects in the VOR research, clarifying different mechanisms for the short and long term, and high and low gain VOR motor learning.
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  • 臼井 支朗, 池野 英利
    11 巻 (2004) 4 号 p. 193-199
    公開日: 2011/03/14
    ジャーナル フリー
    脳,神経科学分野における膨大な研究成果,書誌情報,教材などを相互に利用できる環境は,脳の統合的·システム的研究を展開していく上で極めて重要である.人類の知的資産を継承するというだけでなく,大量の情報資源を有効に活用する上で,最新のコンピュータ·ネットワーク情報技術の活用が進められており,神経科学分野への適用はニューロインフォマティクスと呼ばれる新しい分野を生み出そうとしている.文部科学省振興調整費プロジェクト「視覚系のニューロインフォマティクスに関する研究」では,その先駆的研究の一環として視覚系を中心とした研究情報を研究者が相互に共有できるWebサイトであるVisiome Platformを開発し,本年5月より公開運用を開始した.本文では,Visiome Platformの機能の概要と基本操作,運用方針などについて解説する.
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