| 研究課題/領域番号 |
17K00322
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| 研究機関 | 沖縄科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
塚田 啓道 沖縄科学技術大学院大学, 神経計算ユニット, 研究員 (40794087)
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| 研究分担者 |
塚田 稔 玉川大学, 付置研究所, 教授 (80074392)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 時空間文脈情報処理 / 時空間アトラクター / 時空間学習則 / 神経振動 / フラクタル |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、時空間文脈情報の記憶への書き込みとその読み出しの機能を人工ニューロン用いた単純な神経回路網（1層ニューラルネットワーク）によって実現することにある。
今年度は教師なし学習による時空間文脈の書き込みについての検討を行った。数理モデルは2種類の学習則（ 時空間学習則 [STLR]とHebb学習則 [HEB] ）を実装したリカレントニューラルネットワークを構築し、文脈情報を持った時空間系列パターンを入力した場合の書き込みについて評価した。
STLRとHEBの学習能力の違いを評価した結果、STLRは時空間文脈情報のパターン分離能力が高く、HEBはパターン分離能力は低いがパターン統合能力が高く出力パターンを安定化できることが分かった。これらの相反する2つの学習則を同時に稼働させ、これらの学習則間のパラメータバランスを変化させることによって、時空間文脈情報の入力系列に対してパターン分離能力を保持したままパターン統合及び出力の安定化ができることが明らかになった。また、このモデルに抑制の効果を入れることで、学習の収束性が上昇するとともに、時空間文脈のフラクタル（自己相似）的な構造を持つ記憶パターンが生成されることも分かってきた。
今後は興奮性と抑制性のバランス、２つの学習則のバランスが時空間アトラクターや自己相似的な記憶形成にどのように影響を及ぼすかを明らかにする。また、記憶の書き込みによって神経結合（空間情報）に埋め込まれた文脈情報から時空間情報を再構成する記憶の読み出しについての検討も行い、脳の記憶の時空間文脈情報処理メカニズムの解明を目指す。
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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
今年度の目標は記憶の書き込みの数理モデルの構築及びシミュレーションによる検討が目標であった。時空間学習則（STLR）とHebb学習則（HEB）の2種類の学習則を実装したリカレントニューラルネットワークを構築し、予定通り時空間文脈情報処理についてのシミュレーションが開始できた。シミュレーションによりSTLRとHEBの学習能力特性を明らかにし、さらには時空間文脈情報の書き込みを安定化する時空間アトラクターの存在を確認した。
研究構想については国際学会にて発表を行い理論と実験の両分野専門家との議論を行った。また、シミュレーション結果については現在２つの論文にまとめており投稿の準備を進めている。
これらの進行状況から今年度の目標は達成しており、順調に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は教師なし学習による時空間文脈の書き込みを実現するモデルを構築した。今後は興奮性と抑制性のバランス、２つの学習則のバランスが時空間アトラクターや自己相似的な記憶形成にどのように影響を及ぼすかを明らかにするとともに記憶読み出しの検討を行う。時空間アトラクターとして記憶回路網に埋め込まれた文脈情報が、θ波やγ波のような脳の異なる時間スケールの振動によってどのように読み出されるのかを明らかにする。興奮性と抑制性、情報の分離と統合、そして時間スケールの異なる振動の相互作用がどのように協働し時空間文脈情報処理が行われるのかを検討する。また、記憶の情報圧縮とフラクタル構造の関係性を明らかにし、記憶におけるフラクタルの役割についても検討を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
スケジュール調整がうまく行かず分担者との研究打ち合わせの回数が少なくなってしまった事と今年度に開催予定だった研究会が次年度に持ち越しになったことで、旅費の支出が想定額より少なくなった。
次年度は今年度の費用と合わせて主に、研究打ち合わせ・国際学会・研究会開催の旅費、論文出版関連費用、コンピュータ関連の物品費に用いる予定である。
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