脳の視覚情報処理を読み解く深層ニューラルネットワーク

• 研究課題/領域番号: 25K15853
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90030:認知科学関連
• 研究機関: 近畿大学
• 研究代表者: 篠崎 隆志 近畿大学, 情報学部, 准教授 (10442972)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 深層学習 / ニューラルネットワーク / 視覚 / 脳

研究開始時の研究の概要

脳における視覚情報処理を読み解くことを目的に、現在様々な応用分野で活用されている深層学習に、脳のような学習法や構造をさらに取り入れることによって、その情報処理過程が解釈可能かつ高性能なニューラルネットワークを構築する。誤差逆伝播なしに学習する畳み込みニューラルネットワークを現在最も用いられているTransformerと呼ばれる基本構造の前段に用い、脳における視覚情報処理との対応づけを保ちつつ、Transformerの注意の機構も併せ持つ、解釈可能かつ高性能なニューラルネットワークを構築し、その認知科学的な対応付けを行う。