| 研究課題/領域番号 |
18K11485
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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 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
三浦 佳二 関西学院大学, 生命環境学部, 教授 (60520096)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | tropical geometry / information geometry / deep learning / default mode networks / neural coding / Tropical geometry / topology / visual cortex / theoretical neuroscience / noise correlations / nonstationarity / dopaminergic neurons / striatum / substantia nigra / 計算論的神経科学 / 情報幾何学 / default mode network |
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| 研究成果の概要 |
脳の神経細胞による神経符号化が変動に対して恒常性を持つ仕組みを，情報幾何学やトロピカル幾何学を活用して明らかにすることを目的とした．特に，長期背景活動成分を分離除去した残さ活動が，神経細胞間でどの程度短期間に同期しているか，を情報幾何学の直行性に基づいて推定できる相関の指標を新規開発した．また，通常のユークリッド距離を用いる機械学習法を，トロピカル距離を用いる設定へと改良することで，時系列入力が持つトレンドに対し頑健な機械学習法を新規開発した．13報の論文出版を通して、成果発表を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
脳の研究においては，ある神経細胞がどんな感覚刺激に応答するのかを調べるのが慣例であるが，近年は何も刺激が無い時の活動も注目されつつある.そして意外なことに，この背景活動は大きく変動する一方，刺激に対する応答は実は相対的に小さい事が報告された.本課題では，はたして脳は，背景活動が大変動する中，どのようにして感覚刺激を認識できるのか，の解明を目指した.背景活動を考慮した新規脳情報処理モデルの導出は，より精度の高い脳信号解読を可能とし，深層学習の設計指針を与え，脳疾患の病因解明にも繋がりうると期待される．
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