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Quadratic Integrate and Fire型ニューロンのネットワークにおける逐次的発火パターンの学習

清水 元喜

（指導教員：豊泉 太郎 教授／ 数理生命情報学研究室 ）

資料PDF（shimizu.pdf）
研究概要

脳内ではシーケンシャルな神経活動がしばしば見られ、情報処理に重要な役割を果たしている。本研究では先行研究に比べて生物学的に妥当性が高く、かつ単純で解析の容易な神経回路モデルを用いてシーケンシャルな活動パターンの学習を行った。
修論の感想

テーマ設定に苦戦しましたが、適切な数理モデルを選択することの難しさと重要性を学ぶとともに、古典的な題材にもまだまだ研究の着想は隠れていることを実感しました。

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