非線形因果探索法の開発による脳内情報伝搬の理解

通过开发非线性因果搜索方法来理解大脑中的信息传播

基本信息

  • 批准号:
    22K17956
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究は脳の高度情報処理機構の基盤をなす未知の脳内情報伝搬・統合メカニズムの解明を目的とし,そのために機械学習に基づく新たな非線形ネットワーク因果構造推定法を開発することで挑戦するものである.本年度は主に,研究実施計画における「データの背後にある無向ネットワーク構造の推定法の研究」を目指し,そのための要素技術となる,多次元因果構造の推定法の開発に従事した.提案法は各ノードが多次元な観測情報を持つネットワークデータを想定したものであり,特に変数間に未知の混合が加わっている際に,それをデータ駆動的に脱混合することにより,その背後にある本来の多次元因果構造の推定を可能とするものである.そのように非線形混合の存在を陽に考慮することにより,従来では困難だった多次元センサネットワークからの因果探索が可能になる.また,新たな推定法として自己教師学習に基づくものを提案しており,従来法よりも効率的に学習可能である.提案法の有効性を示すため,人工的に生成した遺伝子制御ネットワークデータに適用した結果,従来法よりも高い精度で背後にある因果構造が推定できることが示された.これらの結果は複数モダリティにより計測された脳計測データを解析する上でも重要な要素であり,本研究を遂行する上で重要な足がかりとなる.なお,提案法は脳計測データのみでなく様々な多次元ネットワークデータに適用可能であり,幅広い応用が期待される.
This study は 脳 の highly intelligence 処 manage institution の base plate を な す unknown の 脳 intelligence within 伝 move, integrative メ カ ニ ズ ム の interpret を purpose と し, そ の た め に rote learning に base づ く new た な nonlinear ネ ッ ト ワ ー ク causal structure estimation method を open 発 す る こ と pick 戦 で す る も の で あ る. は に Lord this year, the study be applied plan に お け る "デ ー タ の behind に あ る undirected ネ ッ ト ワ ー ク tectonic の の presumption method research" を refers し, そ の た め の elements technology と な る, multidimensional causal structure の estimate の open 発 に 従 matter し た. Proposal method は each ノ ー ド が multidimensional な 観 measuring intelligence を hold つ ネ ッ ト ワ ー ク デ ー タ を scenarios し た も の で あ り, trevor に number variations between に unknown の mixed が plus わ っ て い る interstate に, そ れ を デ ー タ に 駆 move that the mixed す る こ と に よ り, そ の behind に あ る originally の multidimensional causation presumption tectonic の を may と す る も の で あ る. そ の よ う に nonlinear mixed の is を Yang に consider す る こ と に よ り, 従 to で は difficult だ っ た multidimensional セ ン サ ネ ッ ト ワ ー ク か ら の causal may explore が に な る. ま た, new た な estimate と し て own に teacher learning base づ く も の を proposal し て お り, 従 to method よ り も unseen に learning could で あ る. Proposal method の have sharper sex を shown す た め, artificial に generated し た heritage 伝 son suppression ネ ッ ト ワ ー ク デ ー タ に applicable し た results, 従 to method よ り も behind high precision い で に あ る causation presumption tectonic が で き る こ と が shown さ れ た. こ れ ら の results は plural モ ダ リ テ ィ に よ り measuring さ れ た 脳 measuring デ ー タ を parsing す る on で も is key factor な で あ り, を carries out this study す る で important な on foot が か り と な る. な お, proposed method は 脳 measuring デ ー タ の み で な く others 々 な multidimensional ネ ッ ト ワ ー ク デ ー タ に may apply で あ り, picture hiroo い 応 with が expect さ れ る.

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Connectivity-contrastive learning: Combining causal discovery and representation learning for multimodal data
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    H. Morioka;Aapo Hyvärinen
  • 通讯作者:
    H. Morioka;Aapo Hyvärinen
ヘルシンキ大学(フィンランド)
赫尔辛基大学(芬兰)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Discussions about Prof. Aapo Hyvarinen's lecture
关于Aapo Hyvarinen教授讲座的讨论
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroshi Morioka and Aapo Hyvarinen;Hiroshi Morioka
  • 通讯作者:
    Hiroshi Morioka
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

森岡 博史其他文献

森岡 博史的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('森岡 博史', 18)}}的其他基金

ヒト自己位置同定の計算論―実環境での脳・行動計測による脳内情報処理モデルの研究
人类自我定位的计算理论 - 通过测量真实环境中的大脑和行为来研究大脑信息处理模型
  • 批准号:
    16J08502
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
混雑実環境におけるヒトの自己位置同定法のNIRS・EEG計測による計算論的解明
使用 NIRS/EEG 测量计算阐明拥挤的真实环境中的人类自我定位方法
  • 批准号:
    13J05751
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows

相似海外基金

機械学習を用いた因果探索による化学物質の発生毒性の革新的な予測手法の開発
开发一种创新方法,通过机器学习进行因果搜索来预测化学物质的发育毒性
  • 批准号:
    23K28245
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
少数医療データに適した量子因果探索アルゴリズムの開発
开发适合少量医疗数据的量子因果搜索算法
  • 批准号:
    23K16996
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
超高次元かつ分布多様なデータに対応できる統計的因果探索の開発
开发可以处理极高维和分布式数据的统计因果搜索
  • 批准号:
    21J10457
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
因果探索による説明能力を付与した多層ニューラルネットによる看護過程の質評価支援
通过因果搜索具有解释能力的多层神经网络支持护理过程的质量评估
  • 批准号:
    21K10632
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了