| 研究課題/領域番号 |
23K11256
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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 | 福岡工業大学 |
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研究代表者 |
山口 裕 福岡工業大学, 情報工学部, 助教 (80507236)
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| 研究分担者 |
奈良 重俊 岡山大学, 環境生命自然科学研究科, 特命教授 (60231495)
津田 一郎 中部大学, 創発学術院, 教授 (10207384)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 相互情報量 / リカレントニューラルネットワーク / 深層学習 / 情報統合 / 機能分化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳は多様な情報をその種類や学習の仕方に応じてそれぞれ局所的な領域で分散的に処理するとともに，それらの情報を相互に関連づけ統合して判断を行っている．数理モデルを用いて，この機能分化と情報統合に関する普遍的な原理を発見し，その原理を機械学習課題に応用することを本研究では目指す．情報の流れの最適化という拘束条件に基づいた機能分化と情報の統合を実現する脳型ネットワークを構築する手法の探求を目的とする．
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