推論と学習を統合的に同時実行する「シームレスニューラルネットワーク」の実現

• Project/Area Number: 24K15104
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 寺前 順之介 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: シナプス / 確率 / ベイズ / サンプリング / 脳

Outline of Research at the Start

現在のニューラルネットワークは学習と推論に異なる２種類の計算を必要とするため複雑な構成が必要であり、実装コストが高い。しかし生物の脳には、このような切り替えは見あたらない。本研究では、脳の情報表現や記憶の仕組みに、最近提案された確率的に動作するニューラルネットワークの仕組みを利用することで、脳のように学習と推論を１種類の計算だけで同時に実現可能なシームレスなニューラルネットワークの構築を目指す。