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本研究では、脳の情報処理に対応した深層学習フレームワークの構築を目指している。
そして、脳の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、動画データ入力に対応した畳込深層ニューラルネットワークを仮定し、その動画識別精度向上に有用な事前学習手法に関する研究を行い、学会投稿した。
また、言語表現に基づく脳活動の解読手法を利用して、脳内における概念情報の表現形式に関する解析研究を進めた。この研究により、個人間で異なる概念情報の表現形式があきらかになった。同研究成果に関する論文発表を準備した。このほか、サルの広範囲な脳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、高精度な脳機能活動の解析手法研究を行った。同研究成果に関しても論文発表を準備している。
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