| 研究課題/領域番号 |
15K00332
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
唐堂 由其 金沢大学, 電子情報学系, 准教授 (70636927)
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| 研究分担者 |
唐 政 富山大学, 大学院理工学研究部(工学), 教授 (90227299)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ニューロン / 樹状突起 / シナプス / 相互作用 / ニューロンコンピューティング / ニューロンモデル / 学習アルゴリズム / バックプロパゲーション学習則 / 遺伝的アルゴリズム / 進化学習アルゴリズム / McCulloch & Pitts モデル / シナプスの相互作用 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、非線形な特性をもつシナプスと樹状突起におけるシナプス間の非線形相互作用を考慮した樹状突起ニューロンモデル（DNM）を提案した。従来のMcCulloch & Pittsモデルに比べ、提案した樹状突起ニューロンモデル（DNM）では、単一ニューロンだけでも線形分離不可能な問題を解くことができることを理論的かつ計算機シミュレーションにより証明した。更に、シナプスの多様性を非線形シグモイド関数で近似し、より複雑な非線形連続関数に限りなく近似できることを数学的に証明し、計算機シミュレーションにより検証した。提案した樹状突起ニューロンモデル（DNM）は、神経細胞樹状突起の構造まで予測できた。
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