| 研究課題/領域番号 |
01420027
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
甘利 俊一 東京大学, 工学部, 教授 (80010726)
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| 研究分担者 |
吉澤 修治 東京大学, 工学部, 助教授 (90010959)
中野 馨 東京大学, 工学部, 助教授 (30010953)
鈴木 良次 東京大学, 工学部, 教授 (80013811)
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| キーワード | ニュ-ロコンピュ-タ / 学習 / 記憶 / 自己組織 / 運動制御 / 立体知覚 |
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| 研究概要 |
1.神経回路モデルの情報処理様式の解明を目指して、甘利は新しい情報幾何学を用いて神経回路網多様体を構成するのに成功した。これにより、神経回路網の近似実現の問題や学習可能性の問題を統一的に議論する展望が開けてきた。神経回路網多様体の具体例として、a)高次ニュ-ロンの作る多様体、b)確率的動作をするボルツマン・マシンの多様体の二つを例として取り上げ、詳細な研究を開始している。これらの空間は双対平担構造を持つことを確かめている。
2.神経回路網による運動軌道の設計および運動の学習制御の実現について大きな進展があった。すなわち、鈴木はトルク変化をもとにする評価関数最小の原理によって人間の腕の運動軌道が脳内で計算されているという仮説をさらに精密化し、これを人間が用いた新しいパラダイムの実験により実証した。さらに、軌道を具体的に計算し制御するための神経回路網についての考察を進めている。
3.脳の総合系としての働らきを明らかにするために、中野は連想記憶神経回路モデル、自己組織神経回路モデルを含む大規模なシステムを取扱い、この上での知識表現を可能にするコンピュ-タシステムを開発した。
4.視覚系の情報処理機能を解明するため、吉澤は人間を対象とする新しいパラダイムを用いて両眼画像の融合による立体知覚の形成過程を研究し、有用な知見を得た。現在この理論化に取り組んでいる。
5.この他に、生理学実験とよく合う記憶モデルを開発し、その性質を全員が協力して調べている。
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