Declarative memory model between hippocampus and neocortex

海马体和新皮质之间的陈述性记忆模型

基本信息

  • 批准号：
    19K12155
  • 负责人：
    Hattori Motonobu
  • 金额：
    $ 2.75万
  • 依托单位：
    University of Yamanashi
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份：
    2019
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2019-04-01 至 2023-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
海馬から大脳皮質への宣言的記憶の転写モデル
从海马到大脑皮层的陈述性记忆的转录模型
  • DOI：
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    細胞
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Yu Yamane;Masataka Seo;Ikuko Nishikawa;小宮山亮太，服部元信;高木純平， 服部元信;服部元信
  • 通讯作者：
    服部元信
局所応答正規化を導入した視覚野モデルによるAdversarial Examplesへのロバスト性の向上
使用引入局部响应归一化的视觉皮层模型提高对抗性示例的鲁棒性
  • DOI：
  • 发表时间：
    2023
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Yu Yamane;Masataka Seo;Ikuko Nishikawa;小宮山亮太，服部元信;高木純平， 服部元信;服部元信;宮澤隆太，服部元信
  • 通讯作者：
    宮澤隆太，服部元信
Online Knowledge Distillation via Collaborative Learning with Enhanced Diversity and Gradual Ensemble
通过增强多样性和渐进集成的协作学习进行在线知识蒸馏
  • DOI：
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Qiuyue Li;Motonobu Hattori;Wei Zhang and Zhigang Gao
  • 通讯作者：
    Wei Zhang and Zhigang Gao
Improving Adversarial Robustness Based on Adversarial Training Consideration
基于对抗训练考虑提高对抗鲁棒性
Efficient Learning for Distillation of DNN by Self Distillation
通过自蒸馏实现 DNN 的高效学习
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Hattori Motonobu其他文献

Characteristics of contrastive Hebbian learning with pseudorehearsal for multilayer neural networks on reduction of catastrophic forgetting
多层神经网络伪演练对比赫布学习在减少灾难性遗忘方面的特征

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