| 研究概要 |
機能結合問題に対し,本研究課題で取り扱ってきた振動型の複素ニューラルネットワークに関して,神経回路では発振が常に起きているのではないと言う,モデルとしての不完全さを見いだし,新たなモデルを探求した.その結果,スパイクのタイミングが,発振現象のように正確に同期しなくても,その相互相関(コバリアンス)を考えれば,情報処理能力としての本質を失わないことを考えついた.これにより,発振の位相ニューラルモデルを改良し,コバリアンス位相モデルとして定式化できた.コバリアンス位相モデルを,確率モデルであるボルツマンマシンの確定モデルと考えて,学収則を導き実験を行ったところ,従来のミーンフィールド確定モデルに比べ格段に能力が増していることを確認した.
一方,本研究で得られた知識を脳波識別に応用し,筋肉を動かそうとする思念を識別し,ヒューマンインターフェースに応用する基礎実験を行ったけっか,非常によい結果を得た.これらについては論文として印刷に回っている.またネットワークの汎化性能の解析についても成果を得ており,論文として出版された.
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