日本神経回路学会誌
Online ISSN : 1883-0455
Print ISSN : 1340-766X
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16 巻 , 1 号
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巻頭言
解説
  • 塩入 諭
    16 巻 (2009) 1 号 p. 2-11
    公開日: 2009/06/12
    ジャーナル フリー
  • 齋木 潤
    16 巻 (2009) 1 号 p. 12-21
    公開日: 2009/06/12
    ジャーナル フリー
    The binding problem has been discussed mainly in visual perception. If the binding in perception is carried out sequentially by selective attention, however, visual short-term memory (VSTM) faces the binding problem to recognize multiple objects simultaneously. Despite some theoretical accounts and empirical data for maintenance of multiple feature-bound objects, recent studies directly testing the binding in VSTM suggest that the capacity of feature-bound objects may be highly limited, consistent with an idea that binding is sequential even in VSTM. Binding in perception and VSTM may share a common mechanism operating on feature maps at lower- and higher-level visual areas, respectively.
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  • 西田 眞也, 藤崎 和香
    16 巻 (2009) 1 号 p. 22-30
    公開日: 2009/06/12
    ジャーナル フリー
    Temporal synchrony is a critical cue for binding attributes processed by separate sensory channels, but it remains controversial how the brain computes synchrony across different attributes. Here we describe our hypothesis, time marker theory, which states that cross-attribute synchrony is not based on simultaneous completion of attribute processing, but on the comparison of salient features (time markers) extracted from sensory signals evoked by the stimulus. This hypothesis was originally proposed to account for an anomaly of visual attribute binding, color-motion asynchrony, and is being developed to explain cross-attribute temporal synchrony in general, including cross-modality judgments.
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  • 長名 優子
    16 巻 (2009) 1 号 p. 31-36
    公開日: 2009/06/12
    ジャーナル フリー
    人工的なニューラルネットワークの分野において,バインディング問題に関するいくつかのモデルが提案されている.本稿では,双方向性理論とカオス連想メモリに基づいたモデルを紹介する.カオス連想メモリは,記憶したパターンを動的に想起できるだけでなく,記憶したパターンの重畳パターンが入力として与えられたときにそれらのパターンを分離して想起することができる.このモデルでは,カオス連想メモリのこのような性質を利用して同時に入力された複数のパターンに関する属性の情報を分離し,バインディングを実現している.このモデルでは,学習したパターンが同時に複数入力された場合だけでなく,学習パターンと共通したパターンを含むような未学習のパターンを入力として与えた場合にもバインディングを実現することができる.
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会報
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