1 ◆neurotjs :01/11/12(月) 15:50
みんなニューラルネットばっかりなんだよねぇ。
機能にだけ着目してやってる人っていないのかな？
ちなみにうちはMATLAB派。
2 名無しさん＠１周年 :01/11/12(月) 16:42機能にだけ着目してやってる人っていないのかな？
ちなみにうちはMATLAB派。
脳はこうなっているみたいだからこういう回路を自分の
好き勝手組んで恣意的にパラメータ入れてみたらこんな
機能が実現できました。
でも大した機能が実現出来たわけでもなく、よくよく考
えてみると実際の生物では未知の高次機能がうまく援用
されているらしい... ってな研究が大半ですな。
サイエンスの域に達していない上に、実社会で役に立っ
たものも少ない(無いんじゃないの?)。いつ梯子を外され
て研究費が落ちてこなくなるかが問題だ。
革新的な研究を始めようとする者も少なく、過去の膨大
な役立たずの研究のレビューを「完璧に」やっている奴
ばかり。なんとかならんのだろうか。
3 ◆neurotjs :01/11/12(月) 18:33好き勝手組んで恣意的にパラメータ入れてみたらこんな
機能が実現できました。
でも大した機能が実現出来たわけでもなく、よくよく考
えてみると実際の生物では未知の高次機能がうまく援用
されているらしい... ってな研究が大半ですな。
サイエンスの域に達していない上に、実社会で役に立っ
たものも少ない(無いんじゃないの?)。いつ梯子を外され
て研究費が落ちてこなくなるかが問題だ。
革新的な研究を始めようとする者も少なく、過去の膨大
な役立たずの研究のレビューを「完璧に」やっている奴
ばかり。なんとかならんのだろうか。
>>2
あー、何だかわかっちゃった。
あんなのとか、こんなのとか（藁
一応、自前で脳計測とかできる施設はあるんで、できれば
ある程度脳の機能のプロファイルを調べてからそれを適用する
みたいなベタなアプローチを考えてるんだけど、やっぱり
それは甘々ちゃん？
あー、何だかわかっちゃった。
あんなのとか、こんなのとか（藁
一応、自前で脳計測とかできる施設はあるんで、できれば
ある程度脳の機能のプロファイルを調べてからそれを適用する
みたいなベタなアプローチを考えてるんだけど、やっぱり
それは甘々ちゃん？
4 名無しさん＠１周年 :01/11/13(火) 16:47
結果を見てしか評価出来んのでコメント避け。出世する
なら偉い人に評価してもらうのが一番だよ。たとえ偉い
人というのがとんでもない人であっても。
脳の理解を階層構造化して考える人が時々いるが、単に
生物学出身か情報系出身かで分野を棲み分けしているだ
けという気もするね。その分離アプローチは長期的に見
るとコケそうだ。
その中間を狙う層が現れてきてトレンド形成気味だが、
まずは中途半端にならんようにしないとね。この層に
はがんばって欲しいが、どうなることやら。
5 ◆neurotjs :01/11/13(火) 20:06なら偉い人に評価してもらうのが一番だよ。たとえ偉い
人というのがとんでもない人であっても。
脳の理解を階層構造化して考える人が時々いるが、単に
生物学出身か情報系出身かで分野を棲み分けしているだ
けという気もするね。その分離アプローチは長期的に見
るとコケそうだ。
その中間を狙う層が現れてきてトレンド形成気味だが、
まずは中途半端にならんようにしないとね。この層に
はがんばって欲しいが、どうなることやら。
>>4
生理学と工学の中庸みたいなところです、うちは。
中途半端になっちゃいかん、というのは耳が痛いんだけど、
そこの辺りをどうするかなんだろうねー。
川人光男プロジェクトなんかは参考になるんだけど。
（でもあれって小脳＋視覚系なんだよな。。。）
6 Yosomono :01/11/14(水) 02:17生理学と工学の中庸みたいなところです、うちは。
中途半端になっちゃいかん、というのは耳が痛いんだけど、
そこの辺りをどうするかなんだろうねー。
川人光男プロジェクトなんかは参考になるんだけど。
（でもあれって小脳＋視覚系なんだよな。。。）
物理板と生物板の住人です。面白そうなのでお邪魔させてください。
私、脳のモデル化やってます。1=3=5 さんはどういうこと、やりたいの
かなぁ？ニューラルネットで学習させるとこんなことができますよ、
っていうよりは、たとえば実際の神経細胞の選択性が説明できるようなの
かな？
ところで、シミュレート板ってマナーいいね。物理とか生物とか
読んでると罵り合ってて・・・鬱。
8 ◆neurotjs :01/11/14(水) 15:14私、脳のモデル化やってます。1=3=5 さんはどういうこと、やりたいの
かなぁ？ニューラルネットで学習させるとこんなことができますよ、
っていうよりは、たとえば実際の神経細胞の選択性が説明できるようなの
かな？
ところで、シミュレート板ってマナーいいね。物理とか生物とか
読んでると罵り合ってて・・・鬱。
>>6
そうそうそれそれそれ。実際の神経細胞の挙動によく合う制御システム
みたいなものを作って、それを工学的に応用したいのね。
神経生理にはそこそこ詳しいから、逆にあまりニューラルネットそのもの
には魅力感じないんだなー。手法としては重要だとは思うけど。
10 Yosomono :01/11/15(木) 01:06そうそうそれそれそれ。実際の神経細胞の挙動によく合う制御システム
みたいなものを作って、それを工学的に応用したいのね。
神経生理にはそこそこ詳しいから、逆にあまりニューラルネットそのもの
には魅力感じないんだなー。手法としては重要だとは思うけど。
>>8
なるほど。私の興味と近いみたいですね。私今考えてるのは高次
視覚野の選択性を説明するモデルです。 高次っていっても IT とかの
難しいところではなく V2 程度なので偉そうなことはいえませんが。
V1 のモデルは腐るほどあるのに、それから先はないんですよね。
あと V1 にみられる lateral connection がどのようにしてできるか
のモデルを考えています。
11 ◆neurotjs :01/11/15(木) 03:05なるほど。私の興味と近いみたいですね。私今考えてるのは高次
視覚野の選択性を説明するモデルです。 高次っていっても IT とかの
難しいところではなく V2 程度なので偉そうなことはいえませんが。
V1 のモデルは腐るほどあるのに、それから先はないんですよね。
あと V1 にみられる lateral connection がどのようにしてできるか
のモデルを考えています。
>>10
げ。実は興味の範囲が事実上かぶってるかもｗ
もっとも、視覚野そのものの選択性っていうよりは、もっと広範な
ところを考えているんだけど。。。このあたりは正直、まだまだ
初学者なのでV1のモデルなんかについて詳説されている文献・論文
など教えてもらえるとありがたいっす。
ちなみにcomputational〜にもいたっすｗ
でも、本業にしてたスレはあそこじゃないよん。
12 Yosomono :01/11/15(木) 03:22げ。実は興味の範囲が事実上かぶってるかもｗ
もっとも、視覚野そのものの選択性っていうよりは、もっと広範な
ところを考えているんだけど。。。このあたりは正直、まだまだ
初学者なのでV1のモデルなんかについて詳説されている文献・論文
など教えてもらえるとありがたいっす。
ちなみにcomputational〜にもいたっすｗ
でも、本業にしてたスレはあそこじゃないよん。
>>11
まあ私も視覚野だけをやりたいわけじゃなくて､他のところも将来的
にはやりたいんですが､まあとりあえず視覚野が一番手をつけやすい
から。
とりあえずいままである V1 のモデルについてまとめてあるのは、
Swindale のやつかな？
Network : Computation in Neural System 7 (1996) 161-247
このレヴューはこれまでの仕事を概観するにはいいけど、どうも
Swindale の仕事っていまいち面白いとは思えない。彼の仕事って
単にパターン形成なんですよ。そのパターンが機能的にどのような
役割を持つかについては彼は興味を持っていないみたいように思えます。
14 ◆neurotjs :01/11/15(木) 15:08まあ私も視覚野だけをやりたいわけじゃなくて､他のところも将来的
にはやりたいんですが､まあとりあえず視覚野が一番手をつけやすい
から。
とりあえずいままである V1 のモデルについてまとめてあるのは、
Swindale のやつかな？
Network : Computation in Neural System 7 (1996) 161-247
このレヴューはこれまでの仕事を概観するにはいいけど、どうも
Swindale の仕事っていまいち面白いとは思えない。彼の仕事って
単にパターン形成なんですよ。そのパターンが機能的にどのような
役割を持つかについては彼は興味を持っていないみたいように思えます。
>>12
うわー、どうもです。
とりあえず一旦webで当たってみようかな。
意外とNeuro系のJournalにも出してるんでしょーか？
前にNatureNSで見つけた論文が、search故障で見つからない。。。
15 名無しさん＠１周年 :01/11/15(木) 21:59うわー、どうもです。
とりあえず一旦webで当たってみようかな。
意外とNeuro系のJournalにも出してるんでしょーか？
前にNatureNSで見つけた論文が、search故障で見つからない。。。
やっぱホジキンハクスレイでしょ
16 ◆neurotjs :01/11/16(金) 11:01>>15
色々な人が引用してるねー。同室の人もそれでやってたし。
でもそれだけ研究したって運動と知覚の関係はわからないねー。
（ひどい言い方だ 藁
17 名無しさん＠１周年 :01/11/16(金) 13:37色々な人が引用してるねー。同室の人もそれでやってたし。
でもそれだけ研究したって運動と知覚の関係はわからないねー。
（ひどい言い方だ 藁
だってホジキンハクスレー（カッツ）で出てくるのは
NaチャネルとKチャネルと膜電位の変化だけだろ。
（それもイカの）
18 ◆neurotjs :01/11/16(金) 18:15NaチャネルとKチャネルと膜電位の変化だけだろ。
（それもイカの）
>>17
でも、去年のNatureNSの別冊でComputational Neuroscienceの
特集やった時はご丁寧に取り上げてましたぜ、Hodgkin-Huxley。
何だかんだいって良さげなモデルって少ないんだよねー。
21 名無しさん＠１周年 :01/11/18(日) 18:31でも、去年のNatureNSの別冊でComputational Neuroscienceの
特集やった時はご丁寧に取り上げてましたぜ、Hodgkin-Huxley。
何だかんだいって良さげなモデルって少ないんだよねー。
良い頭と悪い頭は化学的に見分けがつくの？
23 ◆neurotjs :01/11/18(日) 23:55>>21
わかんね。異常な奴はMRIにでもかければわかるが、
それは悪いを突破して脳障害だｗ
28 名無しさん＠１周年 :01/11/22(木) 22:01わかんね。異常な奴はMRIにでもかければわかるが、
それは悪いを突破して脳障害だｗ
脳は俺も研究してみたいな。
でもなぁ、生体をいじれる環境じゃないと難しいんじゃ？
29 ◆neurotjs :01/11/23(金) 23:45でもなぁ、生体をいじれる環境じゃないと難しいんじゃ？
>>28
一応、ヒト脳計測の装置一式は揃ってるよ。
モデル化するんじゃ大して役に立たないが。モデル化したかったら
さっさとサルに電極刺した方がよっぽど有益。
33 名無しさん＠１周年 :01/11/25(日) 08:49一応、ヒト脳計測の装置一式は揃ってるよ。
モデル化するんじゃ大して役に立たないが。モデル化したかったら
さっさとサルに電極刺した方がよっぽど有益。
工学畑のものです。
NN＋GAとかやっていますが、完全に応用のみだったりするので、かなり鬱。
本格的に脳をやるなら生体いじれる環境がないと厳しいのか・・・だとしたら、この環境じゃ無理かな。それ以前に理解は無いだろうけど。
42 名無しさん＠１周年 :01/11/28(水) 13:21NN＋GAとかやっていますが、完全に応用のみだったりするので、かなり鬱。
本格的に脳をやるなら生体いじれる環境がないと厳しいのか・・・だとしたら、この環境じゃ無理かな。それ以前に理解は無いだろうけど。
NEURON も GENESIS も面白いソフトだと思う。
しかし、そんな出来合いのモノで成り立つよう
なレベルなんかいな。今のこの分野は。
46 名無しさん＠１周年 :01/11/29(木) 08:40しかし、そんな出来合いのモノで成り立つよう
なレベルなんかいな。今のこの分野は。
>>42
HodgkinHuxleyや類似したモデルを使うのならNEURONやGENESISが便利。
当然のことながらまったく新しいモデルを作り出すのならパッケージソフトでは無理。
なんだかんだ言ってもHodgkinHuxleyを超えるまったく新しいモデルがない。
47 ◆neurotjs :01/11/29(木) 13:08HodgkinHuxleyや類似したモデルを使うのならNEURONやGENESISが便利。
当然のことながらまったく新しいモデルを作り出すのならパッケージソフトでは無理。
なんだかんだ言ってもHodgkinHuxleyを超えるまったく新しいモデルがない。
>>46
神経細胞に着目しないモデルってやっぱりあまりないのかな？
（虫のいい発想だがｗ）
49 名無しさん＠１周年 :01/11/30(金) 00:23神経細胞に着目しないモデルってやっぱりあまりないのかな？
（虫のいい発想だがｗ）
>>47
まったくニューロンのでてこない脳モデル？
1つまたは数個程度のニューロンに着目するならHodgkinHuxley（とそのお仲間）
ネットワークを考えるのならMcCullochPitts
中間をねらうならintegrated and firing neuron
やっぱりニューロンから離れられないや。
50 ◆neurotjs :01/12/01(土) 00:50まったくニューロンのでてこない脳モデル？
1つまたは数個程度のニューロンに着目するならHodgkinHuxley（とそのお仲間）
ネットワークを考えるのならMcCullochPitts
中間をねらうならintegrated and firing neuron
やっぱりニューロンから離れられないや。
>>49
ニューロンは入れて当たり前か。
でも、ニューラルネット一辺倒ってのもどうも納得いかないんだよなぁ。
俺の周りがそういう人ばっかりだからそう思うのかもしらんが。
51 名無しさん＠１周年 :01/12/02(日) 14:46ニューロンは入れて当たり前か。
でも、ニューラルネット一辺倒ってのもどうも納得いかないんだよなぁ。
俺の周りがそういう人ばっかりだからそう思うのかもしらんが。
脳を参考にするとなにかすごいコンピュータができるのではという
幻想は捨てたほうがいいのでは。自分が工学をやりたいのか科学を
やりたいのかはっきりさせたほうがいいと思う。コウモリになるの
は政治的には賢いかもしれんが研究者として本当に意味がある実績
が出しにくいよ。
いよ。
52 ◆neurotjs :01/12/02(日) 19:33幻想は捨てたほうがいいのでは。自分が工学をやりたいのか科学を
やりたいのかはっきりさせたほうがいいと思う。コウモリになるの
は政治的には賢いかもしれんが研究者として本当に意味がある実績
が出しにくいよ。
いよ。
>>51
工学屋出身だから、あくまでも工学にこだわりたいねぇ。
科学で攻めても、所詮生理学と心理学の後塵を拝するだけだし。
53 名無しさん＠１周年 :01/12/02(日) 20:23工学屋出身だから、あくまでも工学にこだわりたいねぇ。
科学で攻めても、所詮生理学と心理学の後塵を拝するだけだし。
脳研究って、工学的には何も役に立つものが出来ていない印象
がある。概念的には何か参考になるものはあったかもしれない
し、よくわからないけれど。
それには数学的基礎もはっきりしないまま、半導体製造技術に
頼って「脳型チップ」ばかり作ってきた人たちの罪が大きいよ
うな気もする。結果、工学的に役に立たない、うさんくさい印
象ばかりが植え付けられた。もっとも、彼らにしてみれば予算
が付いたから作ったまでのこと、と言うのだろうが。
54 ◆neurotjs :01/12/02(日) 21:06がある。概念的には何か参考になるものはあったかもしれない
し、よくわからないけれど。
それには数学的基礎もはっきりしないまま、半導体製造技術に
頼って「脳型チップ」ばかり作ってきた人たちの罪が大きいよ
うな気もする。結果、工学的に役に立たない、うさんくさい印
象ばかりが植え付けられた。もっとも、彼らにしてみれば予算
が付いたから作ったまでのこと、と言うのだろうが。
>>53
その辺は、そもそも本物の脳を研究したことがない人々が
やってきたことじゃないの？ うちの分野だと生理学にも心理学にも
足を突っ込む機会がふんだんにあるんだが、その上での感想を
言ってしまうと「科学」の方はあまりにも好奇心本位で、
「工学」の方はあまりにも現実を無視しすぎ。
「科学」側の脳研究は将来何につなげていきたいかがさっぱり
わからんし、「工学」側はこれまでに積み上げられてきた「科学」の
脳に関する知見をほとんど無視するような形でモノを作ってる。
このトレードオフが取りたいんだよね。。。
その点で川人プロジェクトは面白い線いってたんだけど、
脳の感覚運動系全部を小脳に代弁させるような形にしちまった。
そこをどうにかしたいんだな。
55 ◆neurotjs :01/12/02(日) 21:09その辺は、そもそも本物の脳を研究したことがない人々が
やってきたことじゃないの？ うちの分野だと生理学にも心理学にも
足を突っ込む機会がふんだんにあるんだが、その上での感想を
言ってしまうと「科学」の方はあまりにも好奇心本位で、
「工学」の方はあまりにも現実を無視しすぎ。
「科学」側の脳研究は将来何につなげていきたいかがさっぱり
わからんし、「工学」側はこれまでに積み上げられてきた「科学」の
脳に関する知見をほとんど無視するような形でモノを作ってる。
このトレードオフが取りたいんだよね。。。
その点で川人プロジェクトは面白い線いってたんだけど、
脳の感覚運動系全部を小脳に代弁させるような形にしちまった。
そこをどうにかしたいんだな。
>>54の末尾は、
川人サンが「全部小脳で説明してしまおうとしたこと」に対する苦言ね。
小脳のモデル化が割合容易なことに着目した研究だから仕方ないんだけど、
やっぱりこれまた非現実的すぎると思う。
59 名無しさん＠１周年 :01/12/03(月) 07:36川人サンが「全部小脳で説明してしまおうとしたこと」に対する苦言ね。
小脳のモデル化が割合容易なことに着目した研究だから仕方ないんだけど、
やっぱりこれまた非現実的すぎると思う。
>>53
脳の研究に関して期待される最大の業績は、脳のアナログデータの保存方法を確立することでは。
これが達成できれば、事実上不老不死になる。
151 名無しさん＠１周年 :02/02/12(火) 17:04脳の研究に関して期待される最大の業績は、脳のアナログデータの保存方法を確立することでは。
これが達成できれば、事実上不老不死になる。
極めて複雑な系では、シミュレーションの意味が問われて
くるのは当然なのだけど、脳も同様な問題にぶつかってい
るんでしょうね。生理実験屋の側からは、実に複雑な多く
の知見がどんどん出てくるし、一方、理論屋は単純ですっ
きりした結果を出さないとシミュレーションとしての価値
がない。あれもこれも取り入れてぐちゃぐちゃにしても、
結果の意味付けができないから。かといって単純なもので
はたいした結果は得られない。
理論的研究はしばらく日の目を見ないかもね。
154 ◆neurotjs :02/02/13(水) 00:51くるのは当然なのだけど、脳も同様な問題にぶつかってい
るんでしょうね。生理実験屋の側からは、実に複雑な多く
の知見がどんどん出てくるし、一方、理論屋は単純ですっ
きりした結果を出さないとシミュレーションとしての価値
がない。あれもこれも取り入れてぐちゃぐちゃにしても、
結果の意味付けができないから。かといって単純なもので
はたいした結果は得られない。
理論的研究はしばらく日の目を見ないかもね。
>>151
うん、日の目を見なさそうだよ（泣
283 名無しさん＠ＸＥｍａｃｓ :02/06/12(水) 01:13うん、日の目を見なさそうだよ（泣
素朴な疑問です。
例えば分子生物学（遺伝子発現や代謝など）ではコンピュータシミュレーションと
実験のサイクルというか、「in vivo/in vitro/in silico」の連携が
かなり分かりやすいんですけども、
神経細胞群や局所回路のコンピュータシミュレーションというのは、
そういった実験系との連携というか、
数理モデルを作ってシミュレーションをしたとして、
その先に何があるのか、というのがイマイチ判然としません。
脳における高次機能に直接つながる（と私は思っている）という意味では、
局所回路などの数理モデルというのは非常に大きな意味があるとは思うのですが、
それが実際にどのように発展し得るのか、というところが、
自分でも計り兼ねているところです。
ニューラルネットとか、そういう方面への展開はとりあえず置いておいて、
biologyというか、neuroscience的にどういった方面に発展させられるのでしょうか。
285 名無しさん＠１周年 :02/06/12(水) 13:49例えば分子生物学（遺伝子発現や代謝など）ではコンピュータシミュレーションと
実験のサイクルというか、「in vivo/in vitro/in silico」の連携が
かなり分かりやすいんですけども、
神経細胞群や局所回路のコンピュータシミュレーションというのは、
そういった実験系との連携というか、
数理モデルを作ってシミュレーションをしたとして、
その先に何があるのか、というのがイマイチ判然としません。
脳における高次機能に直接つながる（と私は思っている）という意味では、
局所回路などの数理モデルというのは非常に大きな意味があるとは思うのですが、
それが実際にどのように発展し得るのか、というところが、
自分でも計り兼ねているところです。
ニューラルネットとか、そういう方面への展開はとりあえず置いておいて、
biologyというか、neuroscience的にどういった方面に発展させられるのでしょうか。
>>283
鋭い突っ込みですね。 私が思うには、行くところまで行ってどうにも
ならなくなった方向性が一度廃れて、何がなんだかわからないけどとり
あえず生物学の進歩に助けられてできるようになったシミュレーション
をやってみようというだけだと思う。潰れるまでとりあえずやってみて
もいいんじゃないか。思いもしない所から意外な発展をするケースはよ
くあるものだから。でも、とりあえず論文は出にくそうだね。
原爆シミュレーションやバイオインフォマティクスは、物理の法則など
にはっきりと従う面があるから結果の信頼性等も高いけれど、はっきり
した結果が出せる部分はすぐに使い込まれ擦り切れて、その後は泥沼化
し、結局ニューロと同じになるのでは。既になり始めていると思うが。
286 名無しさん＠１周年 :02/06/12(水) 13:53鋭い突っ込みですね。 私が思うには、行くところまで行ってどうにも
ならなくなった方向性が一度廃れて、何がなんだかわからないけどとり
あえず生物学の進歩に助けられてできるようになったシミュレーション
をやってみようというだけだと思う。潰れるまでとりあえずやってみて
もいいんじゃないか。思いもしない所から意外な発展をするケースはよ
くあるものだから。でも、とりあえず論文は出にくそうだね。
原爆シミュレーションやバイオインフォマティクスは、物理の法則など
にはっきりと従う面があるから結果の信頼性等も高いけれど、はっきり
した結果が出せる部分はすぐに使い込まれ擦り切れて、その後は泥沼化
し、結局ニューロと同じになるのでは。既になり始めていると思うが。
>>283
私は既に脳における高次機能を導きだせたよ！（≧∇≦）
287 216 :02/06/12(水) 14:54私は既に脳における高次機能を導きだせたよ！（≧∇≦）
>>283
神経回路網モデル実験をやっている人間として言わせてもらえば，
針を刺してるような研究者に対して与えられるフィードバックは少ない
と思う．残念ながら．
ただ，針を刺して得られる情報はあくまで現象報告に過ぎないから，
それが高次の（っても意識とかの超高次ではなくて，運動計画とかの
レベルですけど）脳機能とどのように連関しているかに関して
示唆を与えるのがモデル研究の意義だと思います．
まぁ俺は，「発展」は期待してないです．あくまで脳科学研究の主力かつ
最終兵器は電極やMRI系だと思ってるから．
288 ◆neurotjs :02/06/12(水) 22:53神経回路網モデル実験をやっている人間として言わせてもらえば，
針を刺してるような研究者に対して与えられるフィードバックは少ない
と思う．残念ながら．
ただ，針を刺して得られる情報はあくまで現象報告に過ぎないから，
それが高次の（っても意識とかの超高次ではなくて，運動計画とかの
レベルですけど）脳機能とどのように連関しているかに関して
示唆を与えるのがモデル研究の意義だと思います．
まぁ俺は，「発展」は期待してないです．あくまで脳科学研究の主力かつ
最終兵器は電極やMRI系だと思ってるから．
>>287
Neuroimagingは最終兵器じゃないよ（自分で言うのも何だが）。
最後にシステム特性を示すのはモデル屋さんのやる仕事だと思うがね。
サル屋は所詮一個一個の神経細胞の話しかできないし（基本的には。中には
マクロな神経伝達情報のストリームについても議論できる人もいると思うが）。
もうちょいマクロに脳を見通せる人材が業界に欲しいと思う今日この頃。
（ミクロからマクロまでを見渡せるという意味での）
290 216 :02/06/12(水) 23:17Neuroimagingは最終兵器じゃないよ（自分で言うのも何だが）。
最後にシステム特性を示すのはモデル屋さんのやる仕事だと思うがね。
サル屋は所詮一個一個の神経細胞の話しかできないし（基本的には。中には
マクロな神経伝達情報のストリームについても議論できる人もいると思うが）。
もうちょいマクロに脳を見通せる人材が業界に欲しいと思う今日この頃。
（ミクロからマクロまでを見渡せるという意味での）
>>288
もちろん現状での刺してる人の話ではシステム特性までは到底行き着かないん
だけど，いずれはそういう所まで測定できる新手法が出るかなぁと．
出たらモデル研究の位置付けは微妙だなぁ，と．
俺は工学上がりのモデル屋だから，イメージングの詳細については疎いんで
そういう新手法が現実的かは判らないんだけどね．
374 GO MAXIMA :02/07/09(火) 01:15もちろん現状での刺してる人の話ではシステム特性までは到底行き着かないん
だけど，いずれはそういう所まで測定できる新手法が出るかなぁと．
出たらモデル研究の位置付けは微妙だなぁ，と．
俺は工学上がりのモデル屋だから，イメージングの詳細については疎いんで
そういう新手法が現実的かは判らないんだけどね．
ところで 脳のシミュレーションでの 一番の謎は 伝送の問題の
ような気がするけどどうかな? 特に3Dの視覚情報を 処理する部分が
後頭部にあるとして そこでどんなことしているかの前に そこまで
どうやって あのおそまつ神経回路網で 巨大情報を伝達するか?
大問題じゃあないか。川人さんのモデルでも 視覚情報は コンピュータの
同期BUS上を超高速で走っているんだぜ。その点では USOモデルかな。
制御信号程度なら オソマツ神経回路網でも十分伝達可能かも?
個人的には 昔パソコン通信時代にはやった 画像を vector情報に
分解して vectorの名前だけ伝送して 送った先でcode bookを引いて
合成するという ようなことをやっているのかと思っている。
いや ツインVQのような 幼稚な vector量子化ではなくて 空間の
変換を抱き込んだ(クリフォード代数を使うような)ものを考えている。
ツインVQにしても C4.5(5.0)にしても 統計モデルに基礎をおく
学習モデルは 脳の計算モデルとしては 現実離れしているよね。
性能が悪すぎる。
それを 一番はっきり示すのは 写真でもカメラでも 雑多な部屋の
一部をとってそれを認識させるのの 難しさ。とっても 統計モデル
では 届きそうに無い、80年代の昔にもどって 第５世代コンピュータ
のように 常識というえたいの知れないものを持ち出す方がまだ
よさそうだが、あれはあれでよくぞ 失敗してくれたとおもうね。
これで 統計でもなくて知識ベースでもないとなると 信じられないけど
とんでもの ペンローズの プラトン世界の反映しかないことになる。
もっともチューブラでというのは信じられないが、とにかく先見的な
(アプリオリな)構造が存在していて それを悩が借用してしているという
可能性しか残っていないようだぜ。これなら常識とか知識でないから
家のネコのたまが 3D空間認識していても不思議でない。こういった
アプリオリな構造物として いま最も有望なのは クリフォード代数だ。
今風にいえば Geometric Algebraだ。例えば３次元のユークリッド
空間に単純なクリフォード積をいれると自然に８次元の空間が出現し
３次元空間の回転などの直交変換もそのなかに自然に含まれる。
変換が空間を作るというのが 脳内の認識のようにみえる。
このへんの知識を得たければ、日本語の本は 少ないので
イギリスのキャベンディシュ研究所のひとたちが Geometric Algebra
を解説したものをインターネットからみればよい。(GoogleでClifford
Algebraを検索する。)ただし bivectorを 2つのベクタにはさまれた
領域のように説明する図は 信じてはいけない。そのような自然な
単射は存在しない、これだから工学の人は苦手。まあConformal
Transformationを考えるならいけるのだが、できる人ほど bivector
の不自然な説明で嫌になるので 老婆心まで。
375 礙礙礙 :02/07/09(火) 01:47ような気がするけどどうかな? 特に3Dの視覚情報を 処理する部分が
後頭部にあるとして そこでどんなことしているかの前に そこまで
どうやって あのおそまつ神経回路網で 巨大情報を伝達するか?
大問題じゃあないか。川人さんのモデルでも 視覚情報は コンピュータの
同期BUS上を超高速で走っているんだぜ。その点では USOモデルかな。
制御信号程度なら オソマツ神経回路網でも十分伝達可能かも?
個人的には 昔パソコン通信時代にはやった 画像を vector情報に
分解して vectorの名前だけ伝送して 送った先でcode bookを引いて
合成するという ようなことをやっているのかと思っている。
いや ツインVQのような 幼稚な vector量子化ではなくて 空間の
変換を抱き込んだ(クリフォード代数を使うような)ものを考えている。
ツインVQにしても C4.5(5.0)にしても 統計モデルに基礎をおく
学習モデルは 脳の計算モデルとしては 現実離れしているよね。
性能が悪すぎる。
それを 一番はっきり示すのは 写真でもカメラでも 雑多な部屋の
一部をとってそれを認識させるのの 難しさ。とっても 統計モデル
では 届きそうに無い、80年代の昔にもどって 第５世代コンピュータ
のように 常識というえたいの知れないものを持ち出す方がまだ
よさそうだが、あれはあれでよくぞ 失敗してくれたとおもうね。
これで 統計でもなくて知識ベースでもないとなると 信じられないけど
とんでもの ペンローズの プラトン世界の反映しかないことになる。
もっともチューブラでというのは信じられないが、とにかく先見的な
(アプリオリな)構造が存在していて それを悩が借用してしているという
可能性しか残っていないようだぜ。これなら常識とか知識でないから
家のネコのたまが 3D空間認識していても不思議でない。こういった
アプリオリな構造物として いま最も有望なのは クリフォード代数だ。
今風にいえば Geometric Algebraだ。例えば３次元のユークリッド
空間に単純なクリフォード積をいれると自然に８次元の空間が出現し
３次元空間の回転などの直交変換もそのなかに自然に含まれる。
変換が空間を作るというのが 脳内の認識のようにみえる。
このへんの知識を得たければ、日本語の本は 少ないので
イギリスのキャベンディシュ研究所のひとたちが Geometric Algebra
を解説したものをインターネットからみればよい。(GoogleでClifford
Algebraを検索する。)ただし bivectorを 2つのベクタにはさまれた
領域のように説明する図は 信じてはいけない。そのような自然な
単射は存在しない、これだから工学の人は苦手。まあConformal
Transformationを考えるならいけるのだが、できる人ほど bivector
の不自然な説明で嫌になるので 老婆心まで。
非自明な情報処理は、汎化学習不能ですからねぇ･･･
統計の勉強をした人が、何故この点で絶望しないのか、
不思議です。
376 GO MAXIMA :02/07/09(火) 14:37統計の勉強をした人が、何故この点で絶望しないのか、
不思議です。
>>375
そうそう その非自明な情報処理、この場合Universal Geometric
Algebraで おこなわれる 演算空間での計算、あるいはその類似物
が 行われている可能性は 高いだろうね、そうすると汎化学習は
できないので 統計学習派は 全滅?まあ そう単純でもなくて
現在欠けているのは 計算の同等性 というか 借用性の理論だろう。
仮に Geometric Algebraの計算を 脳がやっているとしても 行列の
積として 実行しているのではないだろう。何らかの 自らの細胞間の
状態 あるいはその変化を利用しているはずだ。
あのさ 今のNNが 逆伝搬だろうと 何だろうと まるっきりダメなのは
計算実行している個々のニューロンが 実数計算できるという無謀な
仮定をしている点にありますね。でないとしたら やはり計算の対応
を構築する必要があるんだけど、残念かなこの手の19世紀解析タイプ
の理論(support vectorも含む)では まるっきり細胞同志の作る場
の数理と これぽっちも対応関係が無いのでゴミ箱行きですね。
いっぽう 統計の人は ＞375のいうように 学習ではお手上げでも
計算の対応では ホロノミック量子場か 熱力学場か 電場だか知らな
いがとにかく 統計物理の場を使っているのは 明らかだから、
絶対食い外れないという確信があるようだ。事実この方面の第一線
の研究者は スピングラスの レプリカ法とその周辺にある未踏の
領域を調べているようだ。(そして遭難。。。一説には レプリカ
法の数学的な基礎づけは 21世紀では無理か??)
これに対して 単純にすぎるかも知れないが イジングモデルと
組み紐群の表現(ヤンバクスター方程式の解)は 統計物理と
代数の 極めて 密接な関係を示していて モダンに言えばフェルミオン
の生成消滅演算子で記述できるが これが Clifford Algebra である。
だから 今までの研究方向とは逆に 作られた場の 変化から 生成
消滅演算子の特定と 演算子の呼び出しから 場を変化させる仕組み
を作れば Cliffordタイプの脳計算機ができるとおもえるのだが。
392 名無しさん＠１周年 :02/07/10(水) 03:23そうそう その非自明な情報処理、この場合Universal Geometric
Algebraで おこなわれる 演算空間での計算、あるいはその類似物
が 行われている可能性は 高いだろうね、そうすると汎化学習は
できないので 統計学習派は 全滅?まあ そう単純でもなくて
現在欠けているのは 計算の同等性 というか 借用性の理論だろう。
仮に Geometric Algebraの計算を 脳がやっているとしても 行列の
積として 実行しているのではないだろう。何らかの 自らの細胞間の
状態 あるいはその変化を利用しているはずだ。
あのさ 今のNNが 逆伝搬だろうと 何だろうと まるっきりダメなのは
計算実行している個々のニューロンが 実数計算できるという無謀な
仮定をしている点にありますね。でないとしたら やはり計算の対応
を構築する必要があるんだけど、残念かなこの手の19世紀解析タイプ
の理論(support vectorも含む)では まるっきり細胞同志の作る場
の数理と これぽっちも対応関係が無いのでゴミ箱行きですね。
いっぽう 統計の人は ＞375のいうように 学習ではお手上げでも
計算の対応では ホロノミック量子場か 熱力学場か 電場だか知らな
いがとにかく 統計物理の場を使っているのは 明らかだから、
絶対食い外れないという確信があるようだ。事実この方面の第一線
の研究者は スピングラスの レプリカ法とその周辺にある未踏の
領域を調べているようだ。(そして遭難。。。一説には レプリカ
法の数学的な基礎づけは 21世紀では無理か??)
これに対して 単純にすぎるかも知れないが イジングモデルと
組み紐群の表現(ヤンバクスター方程式の解)は 統計物理と
代数の 極めて 密接な関係を示していて モダンに言えばフェルミオン
の生成消滅演算子で記述できるが これが Clifford Algebra である。
だから 今までの研究方向とは逆に 作られた場の 変化から 生成
消滅演算子の特定と 演算子の呼び出しから 場を変化させる仕組み
を作れば Cliffordタイプの脳計算機ができるとおもえるのだが。
>>375
汎化学習可能なのは、自明な情報処理に限られるのか？
393 礙礙礙 :02/07/10(水) 03:58汎化学習可能なのは、自明な情報処理に限られるのか？
>>392
シャノンの情報ならば、そうです。
と、いうか、ほとんどトートロジーです。
サンプルを取るまでもない、という事態は、すなわち、
もともとそこに情報がないということです。
394 名無しさん＠１周年 :02/07/10(水) 04:49シャノンの情報ならば、そうです。
と、いうか、ほとんどトートロジーです。
サンプルを取るまでもない、という事態は、すなわち、
もともとそこに情報がないということです。
>>392,393
学習の汎化ってどういう意味でつかっていますか？
学習データへの overfitting を防ぐって意味での汎化なんですか？
401 礙礙礙 :02/07/10(水) 23:29学習の汎化ってどういう意味でつかっていますか？
学習データへの overfitting を防ぐって意味での汎化なんですか？
>>394
一般的に、再認、すなわち、同一視や、類似関係の構築全般を念頭に
おいています。
また、過剰な表象能力を想定するなら、おっしゃる通り、過学習の問
題となります。
一般的に、再認、すなわち、同一視や、類似関係の構築全般を念頭に
おいています。
また、過剰な表象能力を想定するなら、おっしゃる通り、過学習の問
題となります。
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マニアックすぎるｗ
この人たちスゴイ楽しそうだなｗｗｗｗ
トートロジーならわざわざ人物名持ってこなくてもいいじゃないかｗｗｗｗ
というかそんな情報をアテに統計学習派を卑下にするないっ！
というかそんな情報をアテに統計学習派を卑下にするないっ！
だから、まずは機能ごとの因果関係を探れと
NNみたいなブラックボックス的な手法はダメじゃね？
NNみたいなブラックボックス的な手法はダメじゃね？
六年前かよ
>>1が微妙にうざいのが玉にキズなスレだ
６年前となると懐かしい。今は脳イメージングやらブレイン・マシン・インターフェイスやらで忙しくって、方法論をあれこれ議論する暇がないこの分野。
2chって普通にサイエンスな議論やってる所あるんだね
なんか意外
狭そうな分野だし、もし実際に会ってみたら知り合いばっかりだったってオチだろうけどw
なんか意外
狭そうな分野だし、もし実際に会ってみたら知り合いばっかりだったってオチだろうけどw
20年以上前から2の言うように冷え込んでる分野だもんねえ。
神経の伝達速度のままでどうにかなるとは素人でも思えない。
神経の伝達速度のままでどうにかなるとは素人でも思えない。
色つきレスばっかじゃねえか
脳型コンピューターはどうなんだろうね？
今のところ、人間は人間以外の脳に満足にインプット、アウトプットができるインターフェースとか言語を持ってないのに、
はたして、脳の機能を再現しようとしても、それを確かめることができるのかな？
今のところ、人間は人間以外の脳に満足にインプット、アウトプットができるインターフェースとか言語を持ってないのに、
はたして、脳の機能を再現しようとしても、それを確かめることができるのかな？
ニューラルネット(笑)
>もし実際に会ってみたら知り合いばっかりだったってオチだろうけどw
これはガチかもしれん
学会とか、もう皆顔なじみばかりだ…
さすがに海外いくと知らん顔のが多いが
これはガチかもしれん
学会とか、もう皆顔なじみばかりだ…
さすがに海外いくと知らん顔のが多いが
2chは広大だわ…
ずいぶん古いスレだな
しかし管理人の守備範囲広いｗ
しかし管理人の守備範囲広いｗ
電脳嫁はまだまだ先だな
管理人の守備範囲の広さは異常
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