| 研究課題/領域番号 |
16K00329
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
服部 元信 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (40293435)
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| 研究協力者 |
中野 峻太
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 海馬 / 大脳皮質 / 記憶 / ニューラルネットワーク / 破局的忘却 / No-prop / CHL |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，出来事や事実に関する記憶を司る海馬と大脳皮質における相補的な学習システムを工学的にモデル化することを目的とし，生物学的に妥当なモデルの構築を行い，その特性を計算機シミュレーションによって調査した．特に，長期的な記憶の座である大脳皮質に重点を置き，新しい記憶によって古い記憶が壊されることを防ぐには，どのような仕組みが必要になるのか，生物学的な妥当性を考慮したモデル化を行った．その結果，誤差の逆伝搬を行わない生物学的に妥当な学習方法と擬似リハーサルを組み合わせることで，忘却の抑制が行えること，また，重みの重要度を考慮することでさらに忘却の抑制を改善できることを明らかにした．
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| 自由記述の分野 |
情報工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
意識的に思い出すことのできる様々な出来事に関する記憶（エピソード記憶）や事実に関する記憶（意味記憶）は宣言的記憶と呼ばれ，思考や推論をといった極めて高次な情報処理で用いられている．宣言的記憶は，初めに海馬に蓄えられ，その後徐々に大脳皮質へと転写されていくと考えられているが，その仕組みは未解明である．本研究では，人間のように知的で柔軟な情報処理システムの実現に向けて，その基盤となる宣言的記憶の形成過程を工学的に模倣した．特に，人間のように，古い記憶を破壊することなく，次々と新しい情報を追加的に記憶していく仕組みについて，そのモデル化を行った．
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