| 研究課題/領域番号 |
16K00409
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| 研究機関 | 福岡工業大学 |
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研究代表者 |
山口 裕 福岡工業大学, 情報工学部, 助教 (80507236)
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| 研究分担者 |
奈良 重俊 岡山大学, 自然科学研究科, 特命教授 (60231495)
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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 | リザーバーコンピューティング / 神経回路 / ガンマ波 / 非線形力学系 / カオス |
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| 研究実績の概要 |
本研究では神経振動が脳型情報処理にとってなぜ必要であるかを 計算論的に定量的な形で明らかにする。入力時系列を分節化する学習を数理モデルに対して行い、ガンマ振動やシータ振動の作用により入力が時空間的に分節化されることを理論的に示し、その効果を定量的に評価することを目的として研究を行った。
今年度はReservoir Computing(RC)モデルの構築を行い、基本的な振る舞いの理解を得た。モデルには1)Izhikevichニューロンモデルを用いたものと、2)再帰的ニューラルネットを用いたもの二つのモデルを研究した。1)ではIzhikevich ニューロン(Izhikevich 1999)を用いて大脳新皮質の局所回路をモデル化したネットワークを構築し、これを、入力情報を保持するRC回路として扱った。ネットワークのパラメータを変えることにより、入力がない状態のネットワークにみられる自律的ダイナミックスを安定的な振る舞いからカオス的振る舞いに至るまで調整できることを確認した。その後カオス時系列を入力し、時系列予測学習を行い、性能を評価した。予測時に振動入力を付加した場合の学習性能に関しても予備的な結果を得た。2)ではカオス時系列を入力し、時系列予測を行ったときの予測性能を評価した。また、この神経回路を用いて実時系列データをパターン識別するためのシステムを構築し、性能に関する基礎的な検討を行った。
今後はモデルに対し振動入力を付加した場合の学習手法について検討し、また内部結合をHebb則により変化させた場合の応答の変化を検証し、分節化の解明を行う。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通りモデルの構築を行い、予備的な研究成果を得た。
研究成果の発表は少ないが、順調に進展していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
シータ波とガンマ波のクロスカップリングを利用した情報処理に関して、大脳新皮質における近年の研究を参照して機能仮説をたて、それに沿ったモデル構築を行う。情報伝達実験及び分節化学習の実験を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
他の研究プロジェクト（新学術研究）会合に合わせてその前後に研究者間の打ち合わせをするなどした結果、旅費が想定額よりも支出が少なくなった。また、ノートPCの購入を次年度に先送りにした。このため次年度仕様額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
国際学会旅費、ノートPC等の物品費に用いる。
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