2022年01月17日 第14回
本日は生体情報工学の最終回の講義でしたが，学習と時系列解析をテーマに扱いました．
学習では，STOP則を学び，現象をモデル化してそのプロットから解析したり，現象の再現をしたりする過程を学びました．
4年で自身が配属される研究室がデータ分析を行うところなので今日の内容はどちらも非常に関連性がありより興味を持ちました．
前期のモデリング理論も含め，1年間非常に興味深い講義をありがとうございました．
STOPじゃなくて，STDPです．
Spike timing dependent plasticity の略です．
学習効果について今回のの講義でより詳しく勉強できたので
より良くptメンバが勉強できるようになったと感じました.最終評価に向けて復習していきたい.
ptメンバ？
神経雪崩現象やSTDPについて理解することができました．
また，特に触れられていなかったようなのですが，
LETUSの第一講目のところに1/24までの課題0があるのですが，こちらは通常通り取り組んで良いのでしょうか?
もちろん取り組んでください．
今回の講義では学習と時系列解析について学んだ．
ニューラルネットワークにおける学習の方がヘブ則と呼ばれるものを土台にして行われていることが分かった．
また，時系列解析において点過程やマーク付点過程などを利用し，
スパイク間間隔などを解析することが重要であることを知ることができた．
よろしいと思います．
学習と時系列解析の要点をかいつまむ形でしたが，
特に時系列解析については今後の研究の方針に大きく関わる部分なので重点的に聞きました．
多次元のマーク付点過程の解析手法やマーク付点過程間の距離の測定方法を参考にして
研究を進めていけたらなと思います．
マーク付き点過程も大切な考え方ですね．
学習と時系列解析について講義を受けました．
どちらも，生体情報工学以外の研究においても重要となりえる事柄であり，学びが大きかったです．
本日で最終講義を迎えるのが残念に感じます．
他学科履修という事もあり，授業についていけるか不安が大きく，
実際に難しいと感じることも多かったですが，楽しく受講することができました．
ありがとうございました．
楽しく感じてくれたのであれば，良かったです．