2020 Fiscal Year Research-status Report
レザバー計算を用いた内的時間の獲得と崩壊のメカニズムの探求
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20K21810
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| Keywords | レザバー計算 / カオス / 内的時間 / 非線形 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
心の内的時間の獲得の原理や本質は、非自明な数理モデルとして検証するのが難しい研究課題である。何もしていない時でも内的時間は経過し脳は活動している。そのような自発神経活動はランダムではなく、学習能力と関係しているという実験的知見がある。最近，非線形力学系の多様な自発活動を計算資源として活用するレザバー計算に注目が集まっている。レザバー計算はリカレントニューラルネットワークの一種であるが、非自明な自発活動を示し、その活動状態がカオスと非カオスの境目(Edge of chaos)で課題実行のための計算能力が最大になるという知見がある。また、一定時間後にパターンを出力するタイマータスクも学習可能であり、その学習能力もEdge of chaosで最大となる。本研究では、レザバー計算が次の２つ実験的知見 (1) 非自明な自発活動を示し、その特性は学習能力と関係がある (2) 事象パターンの系列再生など時間的な課題を学習可能、に着目し、その枠組みを内的時間獲得のメカニズムを探る研究として活用することを試みる。初年度は、記憶と演算の両方を必要する課題 3bit Boolean emulation task)を、連続時間リカレントニューラルネットワークをレザバーとするレザバー計算機に学習させ、入出力関係が線形分離可能な場合と、線形分離不可能な場合とでパフォーマンスの違いがあるかどうかを調べた。また、レザバーの最大リアプノフ指数の入力依存性をしらべ、タスクのパフォーマンスを定性的・ 定量的に評価することを試みた。 結果として、やはりカオス・非カオスの境界付近でパフォーマンスが良く、入力信号の有無でリヤプノフ指数が正から０付近に変化するような傾向が見られた．パターンの系列学習に関する基本的な性質を精査でき、次の段階へ研究を進める準備が完了した。
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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
ビットパターンの識別能力に関して、極めて一般的な設定である記憶と演算の両方を要する課題 3bit Boolean emulation task に関して、十分学習可能であることが数値計算により示された。また、その理論的解析のため記憶容量と非線形性の関係を計算論的に議論した論文などを参考に予備的解析を進めたが、どこまで解析的に非自明な結果が出せるかはまだ研究を進めている最中である．数値計算では決まったパターンのビットパターンの時系列を出力するレザバー計算機の実装や予備的数値計算は終わった段階であり、今後、より長い時系列パターンを学習可能か、線形・非線形との関係も精査しながら計算を初めている状況である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、事象が次々と様々な時間間隔で生成される単純化した仮想的な世界を想定した問題設定を具体化し、レザバー計算機により仮想世界の複数の事象の時系列を学習することを実装する。それが成功した後、仮想世界の時間を「内的な時間」として認知したと見なす設定で次の課題【課題１】 レザバーのダイナミクスの性質(自発活動)と時間関連課題の学習能力の関係【課題２】学習後のレザバーにおける疾病を想定した耐障害性、を中心に検証する予定である。これらの事を理論的および系統的に調べるためには、記憶能力および非線形演算能力を独立に評価する指標を十分吟味して定式化することが重要である。その上で，従来の記憶容量と非線形演算能力のトレードオフや、リヤプノフ指数との関係などを数値計算などで調べ、障害に対する振る舞いの理解につなげる。
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| Causes of Carryover |
予定していた物品等の金額が想定より少し安くなったことにより、極めて軽微な金額が余った。軽微な金額のため、次年度と合わせて使用する計画に大きな変更・支障はない。
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Research Products
(10 results)
