| Project/Area Number |
22K11897
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60010:Theory of informatics-related
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
Uchizawa Kei 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (90510248)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 計算量理論 / 神経回路網 / エネルギー計算量 / 回路計算量理論 / 生体情報処理 / 回路計算量 / 計算複雑さ / 視覚探索 |
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| Outline of Research at the Start |
視覚探索とは，特定の目標刺激と多数の妨害刺激が含まれる画像を被験者に提示し，できる限り速く正確に目標刺激を見つけ出すことを求める課題である．その中でも特徴探索は，色あるいは形状など，目標刺激と妨害刺激の間に大きな違いのある課題であり，結合探索は目標刺激と妨害刺激が共通の特徴を持つ課題である．人間にとって特徴探索は易しく，結合探索は難しいことが実験的に確認されている．本研究では，この特徴探索と結合探索を数学的にモデル化し，この２つの課題を解くために必要となる資源の量が脳にとって異なること示すことにより，その難しさの違いの原因を説明することを目指している．
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| Outline of Final Research Achievements |
Let C be a threshold circuit with size s, depth d, weight w, and energy e, that computes an n-variable Boolean function modeling conjunctive search. As our main result, we prove that the inequality n/2 <= ed(log s + log w + log n) holds regardless of the internal structure of C. In other words, to realize conjunctive search, these four computational resources must be consumed in a way that satisfies this inequality. Since size, depth, weight, and energy are computational resources with limited availability in neural circuits, this result suggests that only small-scale conjunctive searches can be realized within the computational model of neural networks. In contrast, for Boolean functions modeling feature search, no such restrictions on scale exist. Therefore, this result reflects a difference in computational complexity between feature search and conjunctive search.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、脳の神経回路網が実現する情報処理の中でも特に、脳にとって簡単と考えられてきた特徴探索と、難しいと考えられてきた結合探索に対して、特徴探索よりも、結合探索の方が、脳にとって実際に難しいタスクであることを理論的に裏付けた。この成果は回路計算量理論の分野で古くから発展してきた手法を活用しており、回路計算量理論の言葉で、脳が実現する情報処理の性質を語っていることから、回路計算量理論、神経科学、双方にとって興味深い。
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