2020 Fiscal Year Annual Research Report
Elucidation of the Mathematical Basis and Neural Mechanisms of Multi-layer Representation Learning
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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| Project/Area Number |
16H06563
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| Research Institution | Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University |
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Principal Investigator |
銅谷 賢治 沖縄科学技術大学院大学, 神経計算ユニット, 教授 (80188846)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | ディープラーニング / 強化学習 / モジュール自己組織化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1) 多階層表現学習の数理基盤：ディープラーニングを強化学習に用いる場合に、学習の安定性を保証しながらデータ効率を改善するKL正則化強化学習の数理解析の論文が国際会議NeurIPS 2020の口頭発表として採択された。また、隠れ状態を含む強化学習課題に関して、変分リカレントニューラルネットを用いた新たな学習手法の論文をICLR2020で発表した。
2) 多階層表現学習の神経機構：ナ大脳皮質の神経回路において、ボトムアップの感覚情報とトップダウンの予測情報が統合されるメカニズムを明らかにするため、レバーの微小な動きを識別し操作する行動課題を実行中のマウス大脳皮質の異なる層の神経活動をプリズム内視鏡を用いて同時計測する実験を進め、ニューロン集団のダイナミクスの解析結果をAP-CNNおよびJNNS2020で発表した。
3) 全脳レベルのモジュール自己組織化：セロトニンニューロンの前頭眼窩野(OFC)および内側前頭皮質(mPFC)の神経端末の光遺伝学刺激による報酬待機行動の促進と、その特性を再現するベイズ意思決定モデルの論文がScience Advancesが採択された。
2021年度は、コロナウイルス蔓延によるキャンパス閉鎖等のために遅れていた神経活動計測およびオプトジェネティクス操作実験を行い、論文投稿を行なった。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Journal Article] Optimization and validation of diffusion MRI-based fiber tracking with neural tracer data as a reference2020
Author(s)
Gutierrez C E, Skibbe H, Nakae K, Tsukada H, Lienard J, Watakabe A, Hata J, Reisert M, Woodward A, Yamaguchi Y, Yamamori T, Okano H, Ishii S, Doya K
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Journal Title
Scientific reports
Volume: 10
Pages: 21285
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Presentation] Maximum credibility voting (MCV): An integrative approach for accurate diagnosis of major depressive disorder from clinically readily available data2020
Author(s)
himizu Y, Yoshimoto J, Takamura M, Okada G, Matsumoto T, Fuchikami M, Okada S, Morinobu S, Okamoto Y, Yamawaki S, Doya K
Organizer
APSIPA 2020
Int'l Joint Research
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