2014 Fiscal Year Research-status Report
自律性を有するニューラルネットワークの設計とその回路実装に関する研究
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26540127
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
上手 洋子 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 講師 (80582642)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西尾 芳文 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 教授 (80253227)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 脳情報処理 / 複雑系ネットワーク / 自律性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の研究計画では、様々な脳情報処理機能を持つニューラルネットワークシミュレータを用いて、これまで全く考えられていなかった自律性を有するニューラルネットワークの設計を行うことであった。自律性をもたせるために、脳情報処理機能の非効率性に着目した。これまでに提案したセルアセンブリ機能をもつニューラルネットワークでは、使用される中間層のニューロンは毎更新時にランダムに選択されているが、自律性を有するネットワークを実現するために、ニューラルネットワークの状態に応じたニューロンの切り替わりを設計した。
また、研究分担者の西尾は、自律性を有するニューラルネットワーク実現のための回路実装および回路実験より得られたデータの統計的解析を行った。具体的には、発振器をひとつのニューロンとみたて、発振器間の配置距離に応じて結合強度を変化させた場合の同期現象とクラスタリング現象を回路実験およびコンピュータシミュレーションで確認している。さらには発振器ネットワークの結合パターンが変化した場合の発振器間の同期についても調査を行った。結合が切れる組み合わせのルールを設けることで、発振器間全体の同期率に影響があることがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度の計画内容としては、非効率な学習システムの開発および設計であったが、非効率な学習として同じ学習パターンに対して異なる学習ニューロンを用いる方法を提案し、関数近似問題に適応し、その有効性を確認できた。また、提案ニューラルネットワークの実装への実現のために、小規模な回路ネットワークの回路実験を行い、同期現象やクラスタリング現象の調査を行った。さらにこれらの成果を国際会議や国内研究会で報告している。これらのことから年間計画で提示した課題をほぼ遂行できている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も研究計画・内容で示した課題を遂行していく。特に今年度は本プロジェクトの最終年度であるので、自律性を有するニューラルネットワークの性能評価や工学的応用を積極的に考える予定である。また、年間計画・内容の課題を遂行するだけで満足することなく、常に新しい課題や研究内容を見つけ、より詳しい調査・考察を行っていく。
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