| 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.甘利は神経回路モデルの情報処理様式の解明を目指して、学習の性能を表現する統一的理論を構築した。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。これは回路の構造と学習に要する例題数との関係を明らかにするものである。
2.脳の総合系としての働きを明らかにする研究の一還として、中野は認識,記憶機構にとどまらず、認識に有用な情報を積極的に獲得する過程を含めた能性的認識のモデルを神経回路網を用いて構成した。そらに、認識のために有効な情報表現機構の自己組織化について考察を進めている。
3.鈴木は腕の運動の最適軌道生成の拘束条件としてトルク変化最小モデルを発展させ、筋張力変化最小モデルを提案し、サルの筋骨格系の解剖学的デ-タにもとずいて計算した軌道が行動実験とよく対応することを示した。また把持運動での手の最適な構えを生成する神経回路モデルを提案した。
4.自己相関型の連想記憶においてはシグモイド型の出力特性の神経素子が用いられてきたが記憶容量や偽記憶などに問題があった。本研究で吉澤はシグモイド特性を非単調な特性に変えることによってこれらの間題が大幅に改良されることを計算機実験によって示した。さらに、区分線形近似を用いてこれらの改良に対する理論的証明をあたえた。
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