| 研究課題/領域番号 |
18K11483
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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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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
前田 裕 関西大学, システム理工学部, 教授 (60209393)
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| 研究分担者 |
肥川 宏臣 関西大学, システム理工学部, 教授 (10244154)
三好 誠司 関西大学, システム理工学部, 教授 (10270307)
伊藤 秀隆 関西大学, システム理工学部, 教授 (20268311)
本仲 君子 関西大学, システム理工学部, 助教 (70781772)
黒江 康明 同志社大学, 研究開発推進機構, 嘱託研究員 (10153397)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018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 | ニューラルネットワーク / 統計力学的解析 / 有限サイズ効果 / 分岐解析 / 自己組織化マップ / 生体ネットワーク / 動作計画 / 同時摂動 / 分岐解析法 / ハードウェア / 変分ベイズ法 / 群制御 / 学習 / ベクトル場の設計 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / ロボティクス / 高次ニューラルネットワーク / ハードウェア化 / アナログニューラル回路 |
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| 研究成果の概要 |
高次元ニューラルネットワークの学習法、遺伝子ネットワークの解析・設計法の成果を得た。ニューラルシステム型パターン生成器のカオス生成機構による複数周期軌道の設計方式を開発、混合モード振動の分岐現象の構造を示した。学習問題の統計力学的解析での有限サイズ効果の現象論を、勾配法、ヘブ学習、パーセプトロン学習、アダトロン学習のオンライン学習について導出した。
アナログ回路の学習機構の動作を確認し、自己組織化マップの高速専用ハードウェアについてはパルス周波数方式と入れ子構造のアーキテクチャを開発した。応用では屋内未知環境での複数のクワッドロータの自律飛行における相互衝突回避アルゴリズムと合意制御を実装した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、システムはますます大規模、複雑化し、知能的なシステムを知能的に実現するための方法論の構築があらゆる分野で高まっている。本研究の成果は、ニューラルネットワークに関する学習理論やそのハードウェアによる実現法などに関して、非線形動的システム理論や統計力学的なアプローチなどの観点から基礎的な解析法を与え、系統立てた設計が容易方法論を提示し、これらをニューラルネットワーク実現のための用いる道筋を示すもので、学術的にも社会的にもその意義は高い。
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