講演題目：Recurrent Infomaxの背景と導出
講演者：　田中琢真氏　東京工業大学総合理工学研究科
日時：２０１６年３月２８日（月）１４：００ー１６：００頃まで
場所： 京都大学吉田キャンパス　工学部２号館003講義室（地下１階）
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/access/campus/yoshida/map6r_y/　の54の建物

講演の概要
　神経系をモデル化する枠組みに、情報量最大化Infomaxがある。たとえば視覚
野の細胞の特性は、フィードフォワードネットワークに画像を入力として与える
とき、出力が入力の情報をできるだけよく表現するように結合を最適化すると再
現されることが知られている。われわれのRecurrent Infomaxモデルでは、リカ
レントネットワークが保持する情報量ができるだけ大きくなるように結合を最適
化することで、neuronal avalanche、synfire chain、刺激選択性などの実験結
果を統一的に説明した。今回のセミナーでは生理学的な背景と、最適化アルゴリ
ズムの導出を解説する。

問い合わせ先：青柳　富誌生　aoyagiあっとi.kyoto-u.ac.jp (あっとは @ に変更して下さい．）