Deciphering the visual information processing in the brain through deep neural networks

• Project/Area Number: 25K15853
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90030:Cognitive science-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: 篠崎 隆志 近畿大学, 情報学部, 准教授 (10442972)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 深層学習 / ニューラルネットワーク / 視覚 / 脳

Outline of Research at the Start

脳における視覚情報処理を読み解くことを目的に、現在様々な応用分野で活用されている深層学習に、脳のような学習法や構造をさらに取り入れることによって、その情報処理過程が解釈可能かつ高性能なニューラルネットワークを構築する。誤差逆伝播なしに学習する畳み込みニューラルネットワークを現在最も用いられているTransformerと呼ばれる基本構造の前段に用い、脳における視覚情報処理との対応づけを保ちつつ、Transformerの注意の機構も併せ持つ、解釈可能かつ高性能なニューラルネットワークを構築し、その認知科学的な対応付けを行う。