| 研究課題/領域番号 |
18K11486
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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 | 芝浦工業大学 (2022)
福岡大学 (2018-2021) |
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研究代表者 |
保坂 亮介 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (80569210)
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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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 興奮性 / 抑制性 / 興奮抑制均衡 / バランス / 均衡 |
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| 研究成果の概要 |
神経回路の興奮性と抑制性のニューロンは、その数と強度が均衡し(興奮抑制均衡)、多くの神経機能を担保している。非定常な入力を処理する系において、均衡状態はシナプス学習によって動的に組織されるべきであるが、そのための最適な学習関数が不明である。また、均衡にとっての最適な学習関数と、情報処理にとっての最適な学習関数は同一であろうか。そこで本研究は、興奮・抑制シナプスにSTDP学習則を持つ相互結合型神経回路において、均衡とその情報処理的観点から、最適なシナプス学習関数を導出し、この問いに答えた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究でターゲットとした抑制性シナプスのSTDP学習は実験的にも発見されたばかりであり、抑制性シナプスにSTDP学習を持つ神経ネットワークの機能解明はいまだ不十分であった。興奮性シナプスにSTDP学習を持つ神経ネットワークで見られた欠点が、本研究の抑制性シナプスのSTDP学習の導入によって克服されれば、抑制性シナプスのSTDP学習の新たな機能を発見したこととなり、当該研究分野に大きなインパクトを与えられると考えられた。この目的はある程度達成された。
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