2021 Fiscal Year Research-status Report
Computational study of neural information processing for perceptual constancy under changing environments
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18K11485
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
三浦 佳二 関西学院大学, 生命環境学部, 教授 (60520096)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | deep learning / Tropical geometry / topology / visual cortex / theoretical neuroscience |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳の研究においては，ある神経細胞がどんな感覚刺激に応答するのかを調べるのが慣例であるが，近年は何も刺激が無い時の活動も注目されつつある.そして意外なことに，この背景活動は大きく変動する一方，刺激に対する応答は実は相対的に小さい事が報告された.本課題では，はたして脳は，背景活動が大変動する中，どのようにして感覚刺激を認識できるのか，の解明を目指す.背景活動を考慮した新規脳情報処理モデルの導出は，より精度の高い脳信号解読を可能とし，深層学習の設計指針を与え，脳疾患の病因解明にも繋がりうると期待される．
昨年度より引き続き，入力の変動に対し頑健なため，視覚情報処理のモデルとして最も性能が高いとされる深層学習の性能を，理論的に評価する試みを継続した．ReLU型の活性化関数はトロピカル幾何学を用いて手計算により理論解析が可能であるため，ある問題を解くのに何層必要となるかを，試行錯誤ではなく，理論的に予言することを目指している．この研究プロジェクトの流れの中で，トロピカル幾何学を（深層学習に必ずしも限定しない広い意味の）機械学習において利用した研究成果として，論文をArxivに掲載した．
また一方で，必ずしも深層学習ではない脳の視覚野のモデルを構築するという路線の研究プロジェクトも進めた．特に，入力画像の微細な変動に全く影響を受けずに物体のトポロジーを認識する脳のモデルを提案した．成果は，第44回日本神経科学大会，および，IW-FCV2022にて発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
変動する感覚入力のもとでの視覚認識の恒常性という大きな１つのテーマの下で、解明するための非慣習的な数理モデリング手法が複数に広がった。各研究プロジェクトにおいて、論文の形で研究成果をあげることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
視覚情報処理のモデルとして最も性能が高いとされる深層学習の性能を理論的に評価する試みを行う．特にReLU型の活性化関数はトロピカル幾何学を用いて手計算により理論解析が可能であるため，ある問題を解くのに何層必要となるかを，試行錯誤ではなく，理論的に予言することを目指す．
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| Causes of Carryover |
コロナ禍のため、予定していた外国旅費も未使用となり、計算をノートPCでなるべく済ませて、大型計算機を使わなかったこともあり、繰越が生じた。次年度における使用計画としては、国内学会旅費の他、深層学習用の大型計算機の購入を予定している。
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