| 研究課題/領域番号 |
24KJ2026
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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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 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
塚本 陽太 東京理科大学, 工学部情報工学科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-23 – 2027-03-31
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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 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2026年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
2025年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
2024年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| 研究開始時の研究の概要 |
ニューロン間の結合であるシナプスが短期的・長期的に伝達効率を変化させることが，脳における学習・記憶を実現しているとされている．伝達効率の変化を決定づける学習則として，シナプス後細胞の活動に依存するHebb系の学習則とシナプス前細胞の活動のみに依存する時空間学習則が知られている．
本研究では，時空間学習則とHebb系学習則の両者の共存をスパイキングニューラルネットワーク上で再現することにより，海馬における学習・記憶メカニズムを明らかにする．
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