混合スパース符号化理論に基づく下側側頭野の顔ネットワーク計算モデル

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K11517
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61060:感性情報学関連
• 研究機関: 株式会社国際電気通信基礎技術研究所
• 研究代表者: 細谷 晴夫 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主任研究員 (50335296)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 深層生成学習 / 顔ニューロン / 下側側頭野

研究成果の概要

脳の高次視覚野の顔ネットワークから着想した２つの深層生成学習モデルgroup-based variational autoencoder (GVAE)およびその拡張である混合GVAEを開発した。これらの人工知能性能および、サルの顔ニューロンの応答特性の再現性を定量的に評価し、既存モデルとの優位性を示した。

自由記述の分野

計算神経科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

複雑の高次視覚野の計算原理の解明に向けて、重要な一歩を踏むことができた。また、構築した深層生成学習モデルは一般性があり、物体画像以外のデータセットにも幅広く適用可能性がある。