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シナプス可塑性を学習するニューラルネットワークの研究

研究課題

研究課題/領域番号 19650033
研究種目

挑戦的萌芽研究

配分区分補助金
研究分野 知能情報学
研究機関和歌山大学

研究代表者

瀧 寛和  和歌山大学, システム工学部, 教授 (10304180)

研究分担者 松田 憲幸  和歌山大学, システム工学部, 准教授 (40294128)
三浦 浩一  和歌山大学, システム工学部, 助教 (70362861)
研究期間 (年度) 2007 – 2009
研究課題ステータス 完了 (2009年度)
配分額 *注記
3,200千円 (直接経費: 3,200千円)
2009年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
2008年度: 1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2007年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワードシナプス可塑性学習 / ニューラルネットワーグ / 例示生成 / インデックス脳 / 表象と非表象 / 記憶転写 / ニューラルネットワーク / 複数ネットワーク同時学習 / ネットワークインデックス生成 / 強化学習 / 非停止学習 / 動的学習
研究概要

ニューラルネットワークの学習において、新しい学習方式を求めるために、神経回路網の構造に着目した。構造の異なる神経回路網間で、構造を維持した形での知識の転写問題を定式化し、知識から効率的な例を生成する基準と方法を見出した。この方法では、正例と負例を分離する境界付近の事例生成が有効であることを見出した。しかし、人による実験では、その境界から離れた例から開始して、徐々に境界に誘導することが必要であることもわかった。次に、この現象を踏まえて、知識の格納方式に注目し、インデックス脳構造を提案した。この構造を利用することで、知識転写が行えない場合の知識の想起方法を見出した。実際の人による認知実験(予備実験)から、インデックス脳を人も利用しているという知見を得た。インデックス脳でのインデックスの生成に関する基本原理はまだ研究課題として残っている。インデックスの量と質に関する予備実験の結果を現在、分析・考察中であり、成果は、2010年度中に発表を行う。本研究は、インデックス脳構造に向いた神経回路網の学習方式に重要な知見を見出したといえる。

報告書

(3件)
  • 2009 実績報告書
  • 2008 実績報告書
  • 2007 実績報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2009 2008

すべて 学会発表 (4件)

  • [学会発表] 招待講演「知識情報処理システムの近未来」2009

    • 著者名/発表者名
      瀧寛和
    • 学会等名
      人工知能学会 知識ベースシステム研究会
    • 発表場所
      和歌山県田辺市
    • 年月日
      2009-08-26
    • 関連する報告書
      2009 実績報告書
  • [学会発表] 表象と表象のない知識の相互作用による問題解決2009

    • 著者名/発表者名
      瀧寛和
    • 学会等名
      人工知能学会 全国大会
    • 発表場所
      香川県高松市
    • 年月日
      2009-06-19
    • 関連する報告書
      2009 実績報告書
  • [学会発表] 知識の転写問題(技能知識の転写原理の考察)2008

    • 著者名/発表者名
      瀧寛和
    • 学会等名
      電気学会 産業システム情報化研究会
    • 発表場所
      千葉県・野田市
    • 年月日
      2008-07-18
    • 関連する報告書
      2008 実績報告書
  • [学会発表] 身体知伝達のための例示の生成2008

    • 著者名/発表者名
      瀧寛和
    • 学会等名
      人工知能学会 全国大会
    • 発表場所
      北海道・旭川
    • 年月日
      2008-06-11
    • 関連する報告書
      2008 実績報告書

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公開日: 2007-04-01   更新日: 2016-04-21  

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