| 研究課題/領域番号 |
21500221
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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 | 東海大学 |
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研究代表者 |
上村 龍太郎 東海大学, 情報教育センター, 教授 (80176643)
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| 研究分担者 |
竹内 晴彦 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 主任研究員 (00357401)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011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)
2011年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2010年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2009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 / 自己組織化マップ / 特徴抽出 / 情報理論 / エントロピー / 相互情報量 / エンハンスメント / 内部表現 |
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| 研究概要 |
本研究では、ニューラルネットワーク(特に競合学習)が学習によって獲得した内部表現を明確に解釈する新しい方法を提案した。この解釈とは、ニューラルネットワークのすべての構成要素・要素結合の意味と機能を理解すると考える。また自然神経回路の知見により内部表現を設定し学習モデルを作成する研究も視野に入れた。研究の結果、自己組織化マップへ応用した場合、明確な特徴を抽出することができることがわかった。さらにニューロンの社会化などの新しいモデルを作る研究とつながることもわかった。
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