6.6 シナプス前抑制による制御

 

  
図 6.5: シナプス前抑制

一昨年度までの研究では、カオス状態をコントロールする方法として、 第 4 章 に示したパラメータ を変化させることにより行ってきた。 また、昨年の研究ではシナプス前抑制による制御を取り入れた。 なぜなら、 を変化させるには、 ニューラルネットワークの外部から制御する必要がある。 しかしシナプス前抑制を用いることにより、 ニューラルネットワークによる制御が可能となる。 扱うことによって間接的に制御を行うものであるのに対し、シナプス前抑制は、 直接的にニューロンの結合部を変化させることにより抑制を行うものであるから である。 本研究でもこのシナプス前抑制による制御を採り入れる。

シナプスとは、神経細胞と神経細胞の結合部分のことをいい、 一般に、

 

X'

: シナプス後細胞へ送られる信号。

w

: シナプス結合荷重。

X

: シナプス前細胞の信号。

とモデル化される。

次に、シナプス前抑制とは、 実際の神経回路網にも観られるもので、 興奮性シナプスのシナプス前終末を脱分極させ、 興奮性シナプスから放出される信号の量を制御することにより 抑制をかけるものである[6](図 6.5 )。

これは、 式(6.1)のシナプス結合荷重 w を制御するものと考えられる。 また、本来シナプス前抑制は、興奮性シナプスのみに働くものであるが、 本研究においては、興奮性、抑制性に問わず一様に働くものとし、 次式のようにモデル化した。

 

: シナプス結合荷重のパラメータ（シナプス前抑制関数）。

  
図 6.6: 抑制関数１

昨年の研究では、 シナプス前抑制関数 は、図 6.6 に示すように シナプス前抑制 Z=1 のとき、 （カオス状態）をとる点と、 Z=0 のとき、 （自己想起）をとる点の2点間を 反比例の曲線で結び、次式のように定めた。

 

本研究ではシナプス前抑制関数によるサーチアクセスへの影響を調べるために、 次式で表される階段関数（図 6.7 ）を用いて比較を行なってみた。

  
図 6.7: 抑制関数２

 

ここで、式(6.3) 、 式(6.4)で示したシナプス結合荷重 を カオスニューロンモデルの式(4.11)に考慮することによって、 次式(6.5)のようになる。

 

よって、本研究に用いるシナプス前抑制を考慮したカオスニューロンモデルは、 式(4.10)(6.5)(4.12)によって決定される。