研究課題
基盤研究(C)
既存の人工進化や学習アルゴリズムは可塑性と安定性のバランスを欠くものが多く、適応能力が高いと過去の記憶を失い、過去の経験を重視すると適応能力が落ちるというジレンマを抱えている。本研究では、その解決策として人工神経回路網の構造学習法をいくつか提案し、医療診断やロボットの環境への適応問題などの実データで検証した。また、実際の神経系での可塑性や信号伝達などにグリア細胞が関与していることを示した。
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