神経科学の視点から
見る機械学習
twitter: @TRSasasusu
生命情報学科3年 岸 海斗
自己紹介
こういうのを以前
やっていた
自己紹介
神経科学
まあ生命情報学科3年だし
神経科学
- 神経工学
- 認知神経科学
- 理論神経科学
- 神経学
- 分子神経科学
認知神経科学
認知に関する科学的問題を，
脳の仕組みを調べることによって
解明しようとする研究分野．
意識
理論神経科学
今回は，神経科学の中でも理論神経科学の立場から，機械学習の中でも最近流行りのニューラルネットワークを見ていこうと思います．
※そのため普通取り扱われるような，こうすれば認識精度上がるよとか，先端的な深層学習の手法とか，については扱いません
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク
実行時
入力層から出力層へ向かってデータが流れ結果が出てくる
ニューラルネットワーク
学習時
出力層から入力層へ向かって正解との誤差が流れ修正していく
接続の重みが変わっていく
脳のどこにニューラルネットワークがある？
えっ？
全部ニューラルネットワークなんじゃないの？
神経細胞
ここで定義した"ニューラルネットワーク"に当てはまる
ものはどこか，ということ
小脳
プルキンエ細胞層
顆粒細胞層
分子層
プルキンエ細胞
2層のニューラルネットワークだ！！
待て
ちゃんと重みを変えられるの？
ヘブ則
よく使うと強くなる
重みは変えられる
じゃあ誤差は？
下オリーブ核から来る誤差
図の出典： 国立精神・神経医療研究センター 神経研究所 病態生化学研究部
http://www.ncnp.go.jp/nin/guide/r_diag/Research1-2.html
もしかしたら大脳
から来ているかも
というわけで
2層のニューラルネットワークだ！！！
これを小脳パーセプトロン仮説といいます
- David Marr. A theory of cerebellar cortex. Journal of Physiology 202: 437-470. 1969.
- M Ito. Climbing fibre induced depression of both mossy fibre responsiveness and glutamate sensitivity of cerebellar Purkinje cells. Journal of Physiology 324: 113-134. 1982.
ちなみに，他の脳部位では何が考えられているかというと
ドーパミンを報酬とする強化学習
大脳基底核：
大脳皮質：
時間依存シナプス可塑性 vs. ベイジアンネット
などなど...
内側に
隠れている
大脳基底核
- 小脳は2層のニューラルネットワークと考えられる．
まとめ
- かといって他の部分もそうというわけではなく，別の機械学習アルゴリズムが動いていると考えられている．
- 脳は他の臓器と同様に生理学的な側面も大きいですが，同時に情報処理装置としての側面も大きいです．
最後に
- 自分の脳の中でどのようなアルゴリズムが動いているのかを考えるきっかけになってくれたら幸いです．
本音を言うと，主観の研究をしませんか？
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