研究課題/領域番号 |
24K15104
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 京都大学 |
研究代表者 |
寺前 順之介 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024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)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024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 | シナプス / 確率 / ベイズ / サンプリング / 脳 |
研究開始時の研究の概要 |
現在のニューラルネットワークは学習と推論に異なる2種類の計算を必要とするため複雑な構成が必要であり、実装コストが高い。しかし生物の脳には、このような切り替えは見あたらない。本研究では、脳の情報表現や記憶の仕組みに、最近提案された確率的に動作するニューラルネットワークの仕組みを利用することで、脳のように学習と推論を1種類の計算だけで同時に実現可能なシームレスなニューラルネットワークの構築を目指す。
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