記憶の数理モデルと電気生理学的意義

Mathematical models of memory and their electrophysiological implications

動的ニューロンの考察から得られる結論の一つに，ニューロン特性とシナプス可塑性の等価性がある。つまり，静的ニューロンで性能を高めるために直交学習シナプスを使うことと，相関学習シナプスで性能を高めるために動的ニューロンの特性を調整することは等価である。いい換えれば，ニューロンが単純だという見方で実験に臨めば複雑なシナプス可塑性を観察することになり，逆にシナプス可塑性が単純だと見るとニューロンが複雑に見える。その脳がどちらの原理でできているかを特定するにはこの等価性を意識した視点からの追加の実験が必要になる。

Relationship between research of neuronal processes through mathematical models and physiological experi-ments is reviewed. The models introduced are associative memories with several modellings of neurons and synapses. The neurons include McCulloch-Pitts, sigmoidal function, and two-stage-dynamics models, and synapses with Hebbian, correlation-type, covariance-type, orthogonal-projection-type, and perceptron-type rules. Those rules are compared with each other with respect to their abilities, e.g. memory capacity and basins of attractions.