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Declarative memory model between hippocampus and neocortex

Research Project

Project/Area Number 19K12155
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 61040:Soft computing-related
Research InstitutionUniversity of Yamanashi

Principal Investigator

Hattori Motonobu  山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (40293435)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords海馬 / 大脳皮質 / エピソード記憶 / 宣言的記憶 / ニューラルネットワーク / 破局的忘却 / スパイキングニューラルネットワーク / 生成モデル / 破局的忘却の抑制 / 海馬モデル / CA2 / STDP / 重み減衰機構 / スパイキングニューロン / ソフトコンピューティング
Outline of Research at the Start

脳の機能において記憶はとりわけ重要であり,我々人間の知的な活動は記憶を抜きにしては語れない.記憶の中でも意識的に思い出すことのできる宣言的記憶は,思考や推論といった高次な情報処理に利用されているため,人間のように知的で柔軟な情報処理システムを構築するには,如何にして宣言的記憶の形成過程を模倣するかが重要である.近年の脳科学研究により,宣言的記憶の形成には脳の海馬と嗅周囲皮質(大脳皮質の一部)が重要な役割を果たしていることが明らかになっている.本研究では,将来の脳型情報処理の実現を念頭に,脳科学研究で得られている知見を採り入れた,工学的に有用な宣言的記憶の形成モデルの構築を目指す.

Outline of Final Research Achievements

In human memory, memories related to facts and events are called declarative memories and are the basis of our intelligent information processing in the brain. In this study, we aimed to construct an intelligent system that mimics the brain and is useful from an engineering perspective. We modeled the formation process of declarative memory in the brain and obtained the following results: (1) We devised a new supervised learning method for spiking neural networks, which use elaborate models of neurons, and demonstrated the possibility of memory formation with suppression of catastrophic forgetting. (2) We showed that a new hippocampal model introducing the CA2 region enables the storage and retrieval of complex episodes. (3) We investigated the ease of memorization and forgetfulness of information and devised an effective learning method to suppress forgetting. (4) We developed learning methods to improve long-term memory robustness and generalization performance.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

意識的に思い出すことのできる記憶(宣言的記憶)は,思考や推論といった脳の高次情報処理に利用されているため,人間のように知的で柔軟な情報処理システムを構築するにあたっては,如何にして宣言的記憶の形成過程を模倣するかが重要である.特に人間特有の記憶については,脳の一部を損傷させて機能を解明するような研究は倫理的に不可能なため,計算モデルによる研究の果たす役割が大きい.本研究では,主に脳の海馬に関する知見に基づき,宣言的記憶を形成するモデルの構築,忘却を抑制しつつ記憶を形成するための学習方法の構築を行い,人間の記憶の形成過程を工学的に模倣するモデルの基礎としての成果を得た.

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2023 2021 2020 2019

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Improving Adversarial Robustness Based on Adversarial Training Consideration2021

    • Author(s)
      小宮山亮太,服部元信
    • Journal Title

      電子情報通信学会論文誌D 情報・システム

      Volume: J104-D Issue: 4 Pages: 406-414

    • DOI

      10.14923/transinfj.2020PDP0004

    • ISSN
      1880-4535, 1881-0225
    • Year and Date
      2021-04-01
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Efficient Learning for Distillation of DNN by Self Distillation2019

    • Author(s)
      高木純平, 服部元信
    • Journal Title

      IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

      Volume: 139 Issue: 12 Pages: 1509-1516

    • DOI

      10.1541/ieejeiss.139.1509

    • NAID

      130007754524

    • ISSN
      0385-4221, 1348-8155
    • Year and Date
      2019-12-01
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 海馬から大脳皮質への宣言的記憶の転写モデル2019

    • Author(s)
      服部元信
    • Journal Title

      細胞

      Volume: 51 Pages: 43-46

    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 局所応答正規化を導入した視覚野モデルによるAdversarial Examplesへのロバスト性の向上2023

    • Author(s)
      宮澤隆太,服部元信
    • Organizer
      情報処理学会第85回全国大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Online Knowledge Distillation via Collaborative Learning with Enhanced Diversity and Gradual Ensemble2021

    • Author(s)
      Qiuyue Li, Motonobu Hattori, Wei Zhang and Zhigang Gao
    • Organizer
      IEEE International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 特徴の明示的学習と検出器を利用した Adversarial Examples の防御手法2021

    • Author(s)
      宮澤隆太,服部元信
    • Organizer
      令和3年度電気学会東京支部学生発表会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] スパイキングニューラルネットワークのための適応型重み減衰を取り入れた教師ありSTDP学習2021

    • Author(s)
      荒木裕史,服部元信
    • Organizer
      情報処理学会第83回全国大会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] Adversarial Training の考察に基づくAdversarial Examples への耐性の向上2020

    • Author(s)
      小宮山亮太, 服部元信
    • Organizer
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] Adversarial Training の考察に基づくAdversarial Examples への耐性の向上2020

    • Author(s)
      小宮山亮太, 服部元信
    • Organizer
      電子情報通信学会東京支部学生会第25回研究発表会講演論文集
    • Related Report
      2019 Research-status Report

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Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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