Recurrent Infomaxの背景と導出

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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。