2007 Fiscal Year Annual Research Report
情動の評価・誘因と動的記憶の融合による大脳辺縁系の数理モデル及びその応用
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18500230
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
呉本 堯 Yamaguchi University, 大学院・理工学研究科, 助教 (40294657)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大林 正直 山口大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (60213849)
小林 邦和 山口大学, 大学院・理工学研究科, 助教 (40263793)
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| Keywords | 海馬モデル / 扁桃体モデル / カオスニューラルネットワーク / 連想記憶 / 情動回路 / 強化学習 / 海馬-新皮質モデル / 自己組織化マップ |
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| Research Abstract |
本研究の目的は情動の評価・誘因要素と動的記憶回路を融合した数理モデルを構築し、大脳辺縁系の高次機能を有する知的システムを開発する。具体的には、海馬CA3モデル、海馬-新皮質モデル、扁桃体モデルなど複数の数理モデルの開発・融合を行う。又、カオス的遍歴などによる情動・記憶の状態遷移を制御する方式を開発し、大脳辺縁系ネットワークを完成する。
本年度の研究成果は以下の内容である。
1.情動モデルを海馬-新皮質モデルに導入し、情動評価による記憶・学習プロセスの制御方式を提案した。海馬-新皮質-扁桃体といった大脳辺縁系システムを構築し、従来の動的記憶システムを改善した。
2.昨年度提案した特徴識別層、行動学習層、感情形成層および記憶層といった複数の階層をもつ自己組織化マップモデルTransient-SOMをペットロボット(AIBO)に実装し、室内蛍光灯照明条件で素手の形状による命令学習システムを開発し、提案システムの工学的な応用を試みた。
3.強化学習方式につきまして、その理論と応用研究を行い、新たな学習システムや制御システム、時系列予測システムを開発した。
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