| 研究課題/領域番号 |
19K16885
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分51010:基盤脳科学関連
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| 研究機関 | 沖縄科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
Fung ChiChung 沖縄科学技術大学院大学, 神経情報・脳計算ユニット, 客員研究員 (80757203)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | Hebbian Learning / Machine Learning / Adult Neurogenesis / Pattern Separation / Dentate Gyrus |
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| 研究成果の概要 |
シナプス競争は、重なり合う記憶パターンの識別を改善し、成人期に新生するニューロンが成熟ニューロンとシナプス結合を競うことで記憶の干渉を減少させます。シナプス競争に基づく学習ルールで訓練されたネットワークは、特に少ないサンプル数の場合に優れた性能を示し、バックプロパゲーションアルゴリズムよりも効果的です。計算モデルは、シナプス競争が情報処理において重要な役割を果たすことを示し、行動実験では神経新生が抑制されたマウスが記憶識別に困難を示しました。
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| 自由記述の分野 |
Computational Neuroscience
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、シナプス競争が記憶パターンの識別を改善し、成人期の神経新生が記憶の干渉を減少させるメカニズムを解明しました。シナプス競争に基づく学習ルールが少数の訓練サンプルで優れた性能を示し、情報処理における重要性を示す成果です。または、この研究は、アルツハイマー病などの記憶障害の新たな治療法の開発に寄与し、シナプス競争に基づく学習アルゴリズムはAIや機械学習の技術革新を促進する可能性があります。
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