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2021 年度 実施状況報告書

自発的な内部ダイナミクスを利用する柔軟で効率的な時系列学習アルゴリズムの実現

研究課題

研究課題/領域番号 20K11987
研究機関京都大学

研究代表者

寺前 順之介  京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)

研究分担者 松尾 直毅  九州大学, 理学研究院, 教授 (10508956)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード脳 / シナプス / 確率 / 海馬 / 記憶
研究実績の概要

まず、海馬の記憶痕跡細胞に関するデータ解析を実施した。記憶獲得時および記憶消去時と想定される期間での海馬CA2から記録されたカルシウムイメージングデータおよび、cFos活性に応じたチャネルロドプシンの発現による記憶痕跡細胞の指標データをもとに解析を実施した。本年度は特に、機械学習手法の一つであるRandom ForestとConfident Learningを利用することで、記憶獲得後に最初に記憶獲得時と同様の環境に導入された際に、記憶痕跡細胞と推定される細胞群の活性が増大し、それが記憶痕跡細胞とその他の細胞の差を生み出す要因になっている可能性を見出した。
また、脳内でニューロンおよびシナプスの両方が確率的な挙動を持続していることを参考に、シナプスとニューロンの両方のダイナミクスが確率的なボルツマンマシン(シナプスボルツマンマシンと呼称)を提案し、その性能を理論的に解析した。特に、レプリカ法を用いてこのモデルのスピングラス相転移点の導出に成功し、このモデルと通常の制限ボルツマンマシンでは、スピングラス相の大きさに顕著な差がでることを明らかにした。またteacher-studentシナリオを利用した学習性能の検討も行い、制限ボルツマンマシンとは異なり、本モデルではスピングラス相が消失する状態でも学習が可能になる可能性を見出した。
さらに、ニューロンとシナプス両方の確率性を利用する学習アルゴリズムについて、脳内の神経細胞は興奮性抑制性が細胞毎に異なるというDale則の導入など、様々な拡張が可能であることを確認した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

確率性を利用する学習アルゴリズムの多様な拡張については、本アルゴリズムが極めて頑健であることが確認にできており特に順調に研究が進捗していると言える。またシナプスの確率性を導入したボルツマンマシンについても、理論解析が順調に進んでおり、既存の制限ボルツマンマシンとは異なる傾向が見いだせており順調に進捗している。海馬記憶痕跡細胞のデータ解析についても順調に進んでいるが、一方でデータの時間構造を十分取り込めているとは言い切れず、さらなる解析が必要になると考えられるため。

今後の研究の推進方策

まず海馬記憶痕跡細胞のデータ解析については、データの持つ時間的構造を取り入れた解析を実施する。具体的には状態空間モデルに基づくベイズ推定によって、同期傾向を持つニューロン集団を同定する手法を用いることを検討している。
次にシナプスボルツマンマシンについては、種々の温度アンサンブルを利用する交換モンテカルロ法を適用した数値解析を実施する予定である。
さらにニューロンとシナプスの確率性に基づく学習アルゴリズムについては、リカレントネットワークの学習を通じて、時系列のオンライン学習とシナプス構造の関係に着目して研究を進める予定である。

次年度使用額が生じた理由

コロナ禍により予定していた国内外の出張のほとんどが実施できなかったため、また世界的な半導体供給不足により購入を検討していた計算機資源の納入時期が大幅に遅延する可能性があったため。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (4件) (うち招待講演 1件)

  • [雑誌論文] The lower bound of the network connectivity guaranteeing in-phase synchronization2021

    • 著者名/発表者名
      Yoneda Ryosuke、Tatsukawa Tsuyoshi、Teramae Jun-nosuke
    • 雑誌名

      Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science

      巻: 31 ページ: 063124~063124

    • DOI

      10.1063/5.0054271

    • 査読あり
  • [学会発表] Graded persistent activityを示すニューロンモデルを用いたReservoir computing2022

    • 著者名/発表者名
      富田風太, 寺前順之介
    • 学会等名
      日本物理学会 第77回年次大会
  • [学会発表] 大脳皮質の自発活動とネットワーク特性2021

    • 著者名/発表者名
      寺前順之介
    • 学会等名
      第14回日本運動器疼痛学会
    • 招待講演
  • [学会発表] 変動閾値ニューロンモデルによるスパイキングニューラルネットワークの誤差逆伝播法2021

    • 著者名/発表者名
      山中宏太, 寺前順之介
    • 学会等名
      日本物理学会 2021年秋季大会
  • [学会発表] シナプスを確率変数とする制限付きボルツマンマシンの相転移2021

    • 著者名/発表者名
      山本昌治, 寺前順之介
    • 学会等名
      日本物理学会 2021年秋季大会

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公開日: 2022-12-28  

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