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本研究では、脳の情報処理に対応した視覚情報表現を自己組織的に獲得する深層学習フレームワークの構築を目指す。そして、サルの視覚野から網羅的に記録した神経活動データを評価尺度として、提案モデルの生物学的妥当性を検証したうえで、その情報表現と感性表現との関係性を明らかにすることを目的としている。本年度は、視覚野のモデルとして畳込深層ニューラルネットワークを仮定し、その情報表現と感性表現との関係を視覚―言語データ間の学習によってモデル化した。また、視覚―言語データを用いて、脳内の意味表象を定量的に解析する取り組みも実施した。このほか、サル視覚野の広範囲な領域から脳機能活動をfNIRSによって計測する実験を実施した。
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