2022 Fiscal Year Final Research Report
Chaotic dynamics in deep neural networks and its applications to information processing
Project/Area Number |
20K11985
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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Research Institution | Fukuoka Institute of Technology |
Principal Investigator |
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奈良 重俊 岡山大学, 自然科学研究科, 特命教授 (60231495)
津田 一郎 中部大学, 創発学術院, 教授 (10207384)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 深層学習 / カオス / 連想記憶 / 敵対生成ネットワーク / 畳み込みネットワーク |
Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study is to analyze the chaotic dynamics that can appear in various deep learning models, to consider its application to information processing, and to realize artificial intelligence that uses chaotic dynamics. In order to realize information processing using chaos in deep learning models, we conducted the following three studies: 1) development of deep associative models and analysis of their dynamical systems, 2) characterization of pseudo-chaotic time series generated by deep generative models, and 3) proposal and mathematical modeling of Lewy body dementia based on a three-layered deep associative memory model.
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Free Research Field |
計算論的神経科学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の意義を以下の3点にまとめる.(1) 敵対生成ネットワークによる画像変換を力学系として分析し,連続的生成にカオス的ダイナミクスを見出し,多数のアトラクタの存在を明らかにした.これは深層モデルの力学系的構造の研究に寄与する成果である.(2) 深層生成モデルにより生成された擬似的なカオス時系列と,真のカオス時系列との違いを非線形時系列解析手法により分析した.これは生成モデルの限界について非線形力学系からの観点を知見として加えるものである.(3) 多層連想記憶モデルをレビー小体型認知症のメカニズムを考察する際の数理モデルとして利用することができ,認知症研究発展に寄与する可能性がある.
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