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文献紹介:「グラフィカルモデルを実現する大脳皮質回路」

個人的には機械学習理論の勉強の方が優先度が高いと思っているので、大脳皮質のモデルのサーベイは後回しにしているのですが、たまたますごそうな論文を見つけました。イスラエルの研究者です。

Shai Litvak, Shimon Ullman:
Cortical Circuitry Implementing Graphical Models,
Neural Computation 21, 3010.3056 (2009)
http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/neco.2009.05-08-783

取り急ぎ斜め読みしましたが、重要そうです。

ベイジアンネット(有向グラフ)ではなくマルコフ確率場(無向グラフ)。
確率伝播(sum-product)ではなくMPE(sum-max)。

脳が log domain での計算を行っていることを部分的に支持する実験的証拠、
ネコ V1, V4 で max-like response があるという報告、
max を計算する神経回路が大脳皮質の浅い層にあるという解剖学的証拠がある。
(おぉぉぉ!)

標準的な leaky integrate-and-fire neuron でシミュレーション。
ちゃんと max の計算までスパイクレベルでシミュレーションしている。
数百ミリ秒でMPEを近似計算する。(これはなかなかすごい。)

大脳皮質の4層は足し算、2・3層が max を計算する、という解釈。
他の層の出番はない。
(無向グラフなので、各変数の2・3層からの出力が他の変数の4層に入力する?)

私のモデルの改良につながる話はなさそうですが、大脳皮質がMPEを計算している証拠としてこの論文が使えるのでありがたい。
後日じっくり読もうと思います。

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