| 研究課題/領域番号 |
19500188
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 福井大学 |
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研究代表者 |
村瀬 一之 福井大学, 大学院・工学研究科, 教授 (40174289)
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| 研究分担者 |
池田 弘 福井大学, 大学院・工学研究科, 准教授 (80377473)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2008
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| 研究課題ステータス |
完了 (2008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)
2008年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2007年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 記号知 / 身体知 / 生体警告防御系 / 神経可塑性 / 学習 / 記憶 / 自律ロボット / クラシファイヤー / 可視化 / 機械学習 / ソフトコンピューティング / 脳神経疾患 / 神経科学 |
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| 研究概要 |
既存の人工進化や学習アルゴリズムは可塑性と安定性のバランスを欠くものが多く、適応能力が高いと過去の記憶を失い、過去の経験を重視すると適応能力が落ちるというジレンマを抱えている。本研究では、その解決策として人工神経回路網の構造学習法をいくつか提案し、医療診断やロボットの環境への適応問題などの実データで検証した。また、実際の神経系での可塑性や信号伝達などにグリア細胞が関与していることを示した。
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