FERNANDO SUBHA DANUSHIKA

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国立大学法人長岡技術科学大学博士（工学）Articledoctoral thesi

FERNANDO, SUBHA DANUSHIKA

3668

Nagaoka University of Technology Institutional Repository

（様式４）                               別 紙 ２ 論文審査の結果の要旨                         学位申請者 Fernando Subha Danushika 本論文は，「A Stochastic and Competitive Hebbian Learning Mechanism through Spike-Timing Dependent Plasticity to Lift Hard Weight Constraints on Hebbian Synapses（ヘブシナプスの明示的重み制約を除くためのスパイクタイミング依存可塑性に基づく確率的競合ヘブ学習メカニズムに関する研究)」と題し，６章より構成されている。  第１章「Introduction」では，人工神経回路網研究の現状と課題を整理し，生物学的知見に矛盾せず，しかも安定的な確率的競合ヘブ学習メカニズムを実現する研究の重要性と必要性を述べ，本研究の目的と範囲をまとめている．  第２章「Literature Survey」では，文献調査を通して，主に工学的見地から行われてきた人工神経回路網に関する従来研究をまとめる．また，ヘブ学習メカニズムの不安定性の解決を目指す多くの既存研究は，重み制約やしきい値操作，あるいは生物学的に不可能な仮説や制約条件を用いており，学習効率悪化等の問題があることを述べる．さらに，シナプス可塑性のメカニズムにも言及し，生物学的知見に矛盾しない，安定的な確率的競合ヘブ学習メカニズムが未だ実現されていないことを述べている．  第３章「Background Theory」では，生物学的に矛盾しない提案メカニズムを構築するために必要な神経生物学の基礎と各種理論についてまとめている．ニューロンとシナプス，短期可塑性，長期可塑性（スパイクタイミング依存可塑性），ホメオスタティック可塑性などのシナプス可塑性，シナプス再分配（Synaptic Redistribution）, ステントのアンチヘブ則（Stent's anti-Hebbian Postulate），リスマンのアンチヘブ則（Lisman's anti-Hebbian Postulate）等について神経生物学分野の知見を記述する．  第４章「Mathematical Formulation of the Proposed Mechanism」では，前章で述べた神経生物学の知見に基づき，シナプス可塑性のメカニズムを数学的にモデル化し，新しい協調的なニューロン構造とネットワークモデルを提案する．具体的には，短期可塑性，長期可塑性，ホメオスタティック可塑性を数学的にモデル化することによってヘブ学習を安定化する理論を構築した．この理論では，学習はレセプタおよびトランスミッタと呼ばれる微小な計算ユニットの複雑な相互作用によって行われ，長期可塑性の結果としてシナプスの重みを学習する確率的競合ヘブ学習メカニズムを実現する．   第５章「Evaluation of the Proposed Hebbian Learning Mechanism」では，計算シミュレーションによって提案メカニズムを評価する．その結果，ヘブ則，ホメオスタティック可塑性，ステントのアンチヘブ則，シナプス再分配等，神経生物学的に重要な現象を再現することができた．また，明示的な重み制約を与えることなく，長期可塑性（スパイクタイミング依存可塑性）に基づく安定的な学習を実現することができた．  最後に，第６章「Conclusion」では，本研究全体の成果と課題をまとめている．   よって，本論文は工学上及び工業上貢献するところが大きく，博士（工学）の学位論文として十分な価値を有するものと認める．                        審査委員主査  山 田 耕 一   

A Stochastic and Competitive Hebbian Learning Mechanism through Spike-Timing Dependent Plasticity to Lift Hard Weight Constraints on Hebbian Synapses

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ヘブシナプスの明示的重み制約を除くためのスパイクタイミング依存可塑性に基づく確率的競合ヘブ学習メカニズムに関する研究

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