| 研究課題/領域番号 |
17K14687
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 鈴鹿工業高等専門学校 (2018-2019)
阿南工業高等専門学校 (2017) |
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研究代表者 |
生田 智敬 鈴鹿工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (70757319)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / グリア細胞 / 深層学習 / パターン分類 / グリア / 人工グリアニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / ドロップアウト / 機械学習 / ノイズ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，グリア細胞と呼ばれるニューロンとは異なる細胞の特徴を組み込んだ人工グリアニューラルネットワークの開発とその応用について研究を行った．グリア細胞は，ニューロンの補助的細胞と考えられてきたが，実際はよりダイナミックに脳の情報処理に関わっていることが知られてきている．本課題では，グリア細胞の発生するカルシウムウェーブを導入したモデル，グリア細胞のシナプス可塑性への関与からドロップアウト確率をグリア細胞にしたがって変化させるモデル等を提案した．グリア細胞の特徴を模倣し人工グリアニューラルネットワークとして働かせることで，ネットワークの学習効率や汎化性能が向上することを明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
脳内に存在するグリア細胞に着目し人工ディープニューラルネットワークに応用する研究である．これまで，脳の高次情報処理はニューロンによるものと考えられてきたが本研究を通じてグリア細胞の働きの重要性がより認知され新たな研究の方向性を示すことができたと考えている．また，近年急速に導入が進んでいる人工知能の代表であるディープニューラルネットワークにグリア細胞の特徴を組み込むことによる性能向上を確認することができた．これは，今後のディープニューラルネットワークの発展にとって新たな方向性となると期待できる．
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