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2017年05月19日

視覚系の計算論には、機械学習の枠組みを用いながら、自然視覚刺激と視覚ニューロンの符号化方式との関係を読み解いていく理論アプローチがあります。例えば、OlshausenとFieldの研究（1996）では、自然画像パッチ刺激が少数のニューロン活動で符号化されるという「スパース符号化」と言う学習理論によって、V1（primary visual cortex, or visual area 1：１次視覚野）の特性が説明できることが知られています。しかし、この流儀の研究で、高次視覚野の符号化方式を明らかにしたものはまだ少ないです。本講演では、新たに「混合スパース符号化モデル」という理論を導入し、このモデルによって、マカクザルIT野（inferotemporal cortex：下側頭皮質）のface middle patchと呼ばれる顔領野における反応特性が数多く再現できることを示します。また、このモデルを用いながら、パーツベース表現とホリスティック表現が一つのシステムの中でどのように共存しうるかも、議論します。

• （新しいウィンドウが開きます）電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センター