| Research Abstract |
当研究では,人工グリアニューラルネットワークの提案を行なっている.グリアは,脳内に存在する神経細胞であり,イオンを用いた情報伝達が可能である.このグリアの特徴を人工ニューラルネットワークに応用することにより,新たな特徴の獲得を目指している.本年度は,新たなグリアニューラルネットワークの提案と,グリアニューラルネットワークの特徴を明らかにすることを課題とした.新たなグリアニューラルネットワークとして,シナプス付近でのグリアの振る舞いから,グリアがニューロンの学習期間を制御する階層型ニューラルネットワークを提案した.本モデルでは,階層型ニューラルネットワークの中間層ニューロンがグリアと結合しており,各グリアは,順々に発火する.この時,発火しているグリアが結合しているニューロンのみが学習可能である.そのため,毎時,学習するニューロンが切り替わり多様な学習を行うことが可能となる.実際に,シミュレーションによって,提案モデルの学習能力を研究した結果,従来モデルと比して優れた性能を示すことが明らかとなった.さらに,このネットワーク中にけるグリアの寄与度を,グリアの動作条件を様々に変更し明らかにした.その結果,階層型ニューラルネットワークの学習性能は,グリアの動作条件に大きく依存していることが明らかになった.また,学習期間の長さがニューロンの出力に依存する拡張モデルに関しても考察を行うとともに,ノイズを注入したモデル等,様々な条件における人工グリアニューラルネットワークの働きについて調査を行った.以上のような研究について,国内,国外の学会において計7件の研究発表を行った.グリアとニューロンの関係は,依然として十分に研究されていない.当研究によって,人工ニューラルネットワークに対するグリアの有効性が明らかになることにより,当分野における新たな発展が見込めるであろう.
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
グリアの持つ特徴から,様々な応用例を提案するとともに,各応用モデルに関して詳細なデータを取り考察を行った.さらに,これらの研究は,国際学会等に採択され評価されている.ただし,依然として提案モデルの定性的な説明が十分に行えていない.この点に関しては,さらなる研究が必要であると考えられる.以上より,当研究は,一部に不十分な点があるもののおおむね順調に進展しているといえる.
|
| Strategy for Future Research Activity |
現在まで,提案しているネットワークは,離散時間モデルである。そこで,グリアの応用範囲を連続時間のニューラルネットワークに拡張し,より実際の生物モデルに近いモデルを用いてその特性を研究する.ただし,すでに様々なニューロンの連続時間モデルは提案されているものの,グリアに関しては十分ではない.このため、グリアの連続時間モデルについて,医学,工学の両面から調査を行う.さらに,連続時間モデルが提案されることにより,ゲリアニューラルネットワークの回路化が可能であると考えられる.回路化により,応用範囲が拡がるとともに,働きを観測することが容易となる.今後は,連続時間モデルへの拡張並びに,その回路化に向け研究を行う.
|
