研究現況 1998
Activities 1998
複素ニューラルネットワークと画像取得レーダシステム
廣瀬 明・ 平松克彦
ミリ波帯の電磁波を用いて画像を取得するシステムにおいては、電磁波の強度の情報だけではなく位相の情報も得ることができる。本研究室ではこれら複数の情報を持つ層によって構成されるMRFモデルを用いたニューラルネットワークを提案し、画像の境界検出や再構成に応用が可能であると考え研究を進めている。


コヒーレント 光ニューラルネットワーク
廣瀬  明・ 木内  舞
コヒーレント型ニューラルネットワークは、波動(光波、電磁波、電子波、 超音波など)をキャリアとして用いる将来的なニューラルネットワークの 基礎アーキテクチャとして、本研究室が提案したものである。 本年は、633nmのHe-Neレーザを情報キャリアとして用いるコヒーレント光 ニューラルネットワークシステムを構築した。 並行配向液晶空間光変調器をニューロ結合に利用することにより、64シナプス を持つ複素連想記憶の実験を行った結果、理論に近い想起特性が得られる ことが確認された。将来の周波数領域並列化などの高機能ニューラルネットワーク を実現する端緒になると考えている。


脳型情報処理システムのための自己組織化する能動性機構
廣瀬  明・ 井上浩一
コヒーレント型ニューラルネットワークを用いることにより、 キャリア周波数を統御信号とする将来の脳型情報処理システムの、 基礎となるアーキテクチャを提案し、その構築を進めた。 コヒーレント型ニューラルネットワークにおいては、 動作の集合がキャリア周波数領域で直行基底関数を構成することにより、 信号に応じた任意の動作相関特性を示すことができる。 このような周波数領域の性質を利用することにより、 ほぼ任意の動作相関特性を実現することが可能となる。 そして、環境からの入力に応じてスイッチ的な制御回路が 自己生成し、能動性のためのスイッチや、ニューロモジュールを 予め用意する必要がなくなるため、将来の脳型情報処理システムの実現に 非常に有用であると考えられる。

神経回路ダイナミクスのメゾスコピックな解析と合成
廣瀬 明・ 村上慎吾
近年、微小電極アレイやオプティカルレコーディングなどの、 神経細胞膜電位のダイナミクスを対象とする多チャンネルかつ高分解能の 観測手法が確立されつつある。これらの観測手法によって得られる、膜電位の メゾスコピックな振る舞いを記述するための理論の中核として、境界要素法を 用いた三次元的解析理論を構築した。そして、細胞体や樹状突起における神経 信号電位の伝搬や相互作用、複数の神経回路編間のパルスの同期や半同期などの 現象について、合成による解析を進めている。本年度は、特に生理実験との比較検討を行うために、ニューメキシコ大学(米国)医学部Okada教授の研究室との共同研究を進めている。


Complex-valued Neural networks and image acquisition radar systems
A. Hirose and K. Hiramatsu
Millimeter wave image acquisition frontend can obtain not only amplitude but also phase image data. We propose a complex-amplitudeimage segmentation neural network by developing an MRF model that has plural estimation layers aiming at image reconstruction and boundary detection.


Coherent Neural Networks
A. Hirose and M. Kiuchi
We proposed previously coherent neural networks as a fundamental architecture of future neural networks that use waves (such as light, electro-magnetic and supersonic waves) as information carriers. This year, we constructed a coherent lightwave neural network system using a 633nm wavelength He-Ne laser light as the carrier. A parallel aligned nematic liquid crystal SLM (spatial light modulator) was used as totally 64 neural synapses. Experiments of complex-amplitude associative memory behaviors were carried out and nearly ideal recalling process was demonstrated. The results lead to the future neural networks where frequency-domain parallelism and new controllability are implemented.


Self-organizing activeness mechanisms for brain-type systems
A. Hirose and K. Inoue
We are constructing a self-organizing intention architecture for future brain-type information processing systems. It utilizes coherent neural network modules whose behavior is controlled by their carrier-wave frequencies. The coherent neural networks employ carrier waves which can be substantiated as lightwave or electron waves at the hardware level. By using the spectrum as an infinite-dimensional governing vector, an intention-controlling network self-organizes adaptively into any of symbol, pattern, or intermediate circuits. We consider these features are very important for realizing a future brain-type information processing systems.


Mesoscopic analysis and synthesis of neural network dynamics
A. Hirose and S. Murakami
Recent progress of physiological measurement technology such as microelectrode arrays and optical recording systems brought us a new fields of neural signal dynamics investigations. We proposed a new method to apply the boundary element method (BEM) to the spatiotemporal analyses of neural behaviors in three dimensional space for investigate various newly observed phenomena such as active potential coincidence effects and backward propagations, interneuron pulse synchronization and antisyncronization, and accompanying current density and magnetic field effects. This year, we cooperate with the Prof. Okada's Laboratory at the New Mexico University (U.S.A.) to compare the results of analysis and physiological experiment results.


論文・著書一覧(1999年度)
Publications List

[1]
廣瀬 明, デバイスレベルの研究を中心として見た脳型情報処理システム, 日本神経回路学会誌, 5, 2 (1998) 82-83

[2] A.Hirose K.Sugiyama, A radar system with phase-sensitive millimetric wave circuitry and complex-amplitude neural processing, Int'l Conf. on Art. Neural Networks (ICANN)'98, Proc.2 (Sept. 2-4, 1998, Skövde) 707-712

[3] S.Murakami A.Hirose, Proposal of microscopic nerve-cell-activity analysis theory for elucidating membrane potential dynamics, Int'l Conf. on Comput. Neurosci. (CNS)'98, Proc., (July 25-30, 1998, Santa Barbara) 114

[4] A.Hirose, Use of wave aspects of light: A roadmap towards a high-frequency clock delivery and an ultimately parallel and adaptive information processing, Int'l Top. Meeting on Optics in Computing (OC)'98, Proc. (June 17-20, 1998, Brugge) 95-98

[5] A.Hirose H.Onishi, Behavior stabilization of complex-valued recurrent neural networks using relative-minimization learning, IEEE Int'l Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN)'98, Proc. 2 (May 5-9, 1998, Anchorage) 1078-1083

[6] 廣瀬 明 大西 啓史, 極小値化学習による複素リカレント・ニューラルネットワークの時間領域における動作安定化, 信学会ニューロコンピューティング研究会, NC97-116 (1998)

[7] 廣瀬 明 杉山 和之, 複素ニューラルネットワークによる複素振幅情報処理型レーダシステムの提案, 98信学総大, Proc. Commun. 1, 683-684, SB-1-1 (1998)

受賞
[8] 廣瀬 明, 優秀研究賞, (財)光科学技術研究振興財団, 5-Mar-98