| 研究課題/領域番号 |
18H03304
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
森田 昌彦 筑波大学, システム情報系, 教授 (00222349)
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| 研究分担者 |
井澤 淳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20582349)
川崎 真弘 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40513370)
堀江 和正 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (60817112)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ニューラルネット / 機械学習 / 脳型情報処理 / 浅層学習 |
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| 研究実績の概要 |
下記の各項目について研究を実施し成果を得た．これらの成果は，浅層ニューラルネットの有用性と人支援システムへの応用の可能性を示すものである．
1. 浅層ニューラルネットによる特徴選択・分析手法の確立：研究代表者らが開発している浅層ニューラルネットである選択的不感化ニューラルネット（SDNN）は，学習後の結合荷重の分散を調べることによって，入力特徴または特徴対の重要性を分析できることを明らかにし，国際会議および学術雑誌において論文発表した．2. 浅層ニューラルネットの追加学習能力の解析と応用：SDNNの高い追加学習能力がなぜ生じるかを解析した．また，対象の性質が時間的に変化するコンセプトドリフト問題に有効であることを明らかにし，国際会議で発表した．3. 運動リハビリテーションシステムへの応用：リハビリテーションの促進を目的として運動学習における報酬情報（タスクパフォーマンス）の効果を調べ，視覚運動課題においては，パフォーマンス誤差に駆動される運動記憶と感覚予測誤差に駆動される運動記憶が独立に形成されており，感覚予測に関わる内部モデルの学習は主に感覚予測誤差のみによって駆動されることを明らかにした．4. 発達障害などの診断支援システムへの応用：精神疾患の脳波指標として，脳磁気刺激に対する脳波の反応や脳部位間の情報伝搬が有用である可能性を示した．発達障害者の一つである注意欠如多動性障害と行動リズムの変動性の関係を示し，認知心理学会で優秀発表賞を受賞した．5. 心理実験データの解析：SDNNの構成原理の一つである「対属性仮説」について，既に実施した心理物理実験の結果を解析して検証し，学術雑誌に論文発表した．6. ライブラリの普及と整備：SDNNライブラリの内容を一部改訂すると共に，ドキュメント類を整備し，初版を正式公開した．
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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
予定していた研究項目1～5について，それぞれ論文が採録されるなどの成果があった．また，項目6についてライブラリの公開を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
現状特に問題はないので，引き続き研究を推進していく．
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