研究課題
本研究の目的は、神経系の可塑性と安定性の理解に基づき、その実用的な数理モデルを得る事である。具体的には、実データに応用できる可塑性と安定性のバランスに優れたニューラルネットワークの動的構造学習アルゴリズムを開発する事と、体性感覚の可塑性と安定性をシステム論的に理解する事であった。動的構造学習アルゴリズムでは、自動診断などの為のニューラル・クラシファイヤーの構築、医療診断データやオンライン・ショップデータなどからの特徴量抽出やシンボリック・ルールの抽出、自律ロボットの適応行動の生成、を具体的なターゲットとした。体性感覚では特に生体警告防御系に着目した。今後、ロボットなどに皮膚感覚や内臓などからの深部感覚を持たせる事が重要と考えるからである。人工神経回路網と集合人工神経回路網の構造学習については、我々の提案した進化と学習を組み合わせた動的構成法を発展させた。また、複素人工神経回路網によるクラシファイヤーを実用的なものとして完成させた。スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は動的情報処理に優れ、我々も移動ロボットに相応しい学習を行うことができるSNNを提案した。本研究では、状況に応じ記憶ができるSNNを提案し、自律移動ロボットなどにふさわしい可塑性と安定性を持つモデルを完成した。生体警告防御系については常道との連関について解明を進めた。
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