機能的結合による大脳高次機能のモデリング

通过功能连接模拟高阶大脑功能

基本信息

  • 批准号:
    13210042
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (C)
  • 财政年份:
    2001
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2001 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究課題では、発火率コーディングとテンポラルコーディングの間の中間的なコーディングと考えられる、数十msecオーダーの瞬間的発火率コーディングの枠組みで、前頭前野における選択的注意課題の理論モデルを構築した。具体的には、多層ニューラルネットワークのための生理学的に妥当な学習則として"forward propagating reinforcement learning"を提案し、その妥当性を玉川大学坂上雅道先生らの選択的注意課題におけるサル前頭前野のニューロン活動を用いて検証した。多層ニューラルネットワークを効率的に学習させる学習則として、中脳ドーパミンニューロンのシナプス修飾を基本とする強化学習があげられるが、多層ニューラルネットワークにうまく適用する方法はなく、全層同時に学習させようとすると学習が収束しないことが知られている。そこで本研究では、構造的に二つの特徴を持たせたネットワークモデルを用いることにより、入力層から順に学習していくしくみを提案した。第一の特徴は、興奮性のフィードバック結合とともに抑制性のフィードバック結合を設けた点である。二つ目の特徴としては、最終層とは独立に出力ニューロンを設けて、中間層および最終層からの投射を仮定した点である。ここで出力層は前頭前野から運動系への投射先である補足運動野等に相当すると考えている。以上の順伝播強化学習のメカニズムを用いることにより、多層のニューラルネットワークモデルの学習を生理学的に妥当な形で行うことができた。また、このような学習則が実際に脳の中で使われている可能性を検証するために、坂上らのサルのための選択的注意課題をモデルに解かせてみて、実際のサル前頭前野のニューロン活動との比較を行った結果、学習終了後のモデルの特徴は、中間層ニューロンの活動が立ち上がった後にすぐ活動が抑制されるのに対して、最終層のニューロンの方は活動が持続的であり、坂上らの実験データを解析した結果、同じような特徴が実際のサル前頭前野ニューロンにもみられた。
In this study, the fire rate, the fire rate, the fire rate, Attention to the election of Mr. Masakami Sakakami of Yamagawa University in the past few years. In the past years, in the past years, in the past, the election of Mr. Masahiro Sakakami of Yukawa University has been carried out. There is a lot of information about how to use the method to improve the performance of the system, the number of students in the system, and the number of students in the system. In the course of this study, the students in this study and the students in this study are required to study the proposal. The first step is to use the combination of special and specific information and the combination of the inhibitory effect of the device and the location of the device. The second goal is to set the target point, the most important device, the most important thing, the most important thing. In front of the front field, there is a lot of effort, such as the front field, the front field and the front field. The above methods are used to strengthen the physiology of the students in chemistry. The following questions should be paid attention to during the course of study, such as the possibility of learning, the possibility of learning, and the selection of the elections. in the past, the results of the program, the results of the activity comparison, and the results of the program, and the results of the program. The activities of the people's Republic of China and the people of the United States are not affected by the activities of the parties, the results of the analysis of the results of the experiments, and the results of the previous experiments.

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
渡辺正峰, 合原一幸: "Forward propagating reinforcement learning inspired by neuronal activity in monkey prefrontal cortex"proc. of 2001 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications. 2. 581-583 (2001)
Masamine Watanabe、Kazuyuki Aihara:“受猴子前额皮质神经活动启发的前向传播强化学习”,2001 年非线性理论及其应用国际研讨会论文集 2. 581-583 (2001)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
渡辺正峰, 中西幸作, 合原一幸: "Solving the binding problem of the brain with bi-directional functional connectivity"Neural Networks. 14. 395-406 (2001)
Masamine Watanabe、Kosaku Nakanishi、Kazuyuki Aihara:“通过双向功能连接解决大脑的绑定问题”神经网络。14. 395-406 (2001)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
高井聡, 渡辺秀典, 渡辺正峰: "学習前後におけるCA3-CA1問の発火活動の変化による記憶パターンの選択的消去"電子情報通信学会信学技報. 101-153. 21-25 (2001)
Satoshi Takai、Hidenori Watanabe、Masamine Watanabe:“由于学习前后 CA3-CA1 问题的放电活动的变化而选择性擦除”IEICE 技术报告 101-153 (2001)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
浦久保秀俊, 渡辺正峰: "ラット第5層IBモデルニューロンにおけるスパイク入力頻度に依存した応答発火特性の機能変化"電子情報通信学会信学技報. 101・238. 33-39 (2001)
Hidetoshi Urakubo、Masamine Watanabe:“大鼠第 5 层 IB 模型神经元中响应放电特性的功能变化”101・238 (2001)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
渡辺正峰, 合原一幸: "脳の高次機能"朝倉書店. 302 (2001)
渡边正美、相原和之:《大脑的高级功能》朝仓书店 302 (2001)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
{{ 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 }}

渡辺 正峰其他文献

渡辺 正峰的其他文献

{{ 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('渡辺 正峰', 18)}}的其他基金

脳高次機能のモデル化による推論機構の解析
通过模拟高阶大脑功能来分析推理机制
  • 批准号:
    18020009
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
脳高次機能のモデル化による推論機構の解析
通过模拟高阶大脑功能来分析推理机制
  • 批准号:
    17022015
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
機能的結合による大脳高次機能のモデリング
通过功能连接模拟高阶大脑功能
  • 批准号:
    12210053
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (C)

相似海外基金

Collaborative Research: CDS&E: Generalizable RANS Turbulence Models through Scientific Multi-Agent Reinforcement Learning
合作研究:CDS
  • 批准号:
    2347423
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Standard Grant
深層強化学習を用いた運動ノイズの影響を最小化する運動制御推定フレームワークの構築
使用深度强化学习构建运动控制估计框架,最大限度地减少运动噪声的影响
  • 批准号:
    24KJ2223
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
CAREER: Stochasticity and Resilience in Reinforcement Learning: From Single to Multiple Agents
职业:强化学习中的随机性和弹性:从单个智能体到多个智能体
  • 批准号:
    2339794
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Learning to Reason in Reinforcement Learning
在强化学习中学习推理
  • 批准号:
    DP240103278
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
強化学習モデル・ネットワーク分析によるサイコパシーの情報処理メカニズムの解明
利用强化学习模型和网络分析阐明精神病态的信息处理机制
  • 批准号:
    24K16865
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
リスクの不確実性に対処する自律分散型マルチエージェント強化学習の研究開発
应对风险不确定性的自主分布式多智能体强化学习研发
  • 批准号:
    24K20873
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
計測・通信品質が保証されない環境下の多目的フィードフォワード最適制御と強化学習
测量和通信质量无法保证环境下的多目标前馈最优控制和强化学习
  • 批准号:
    23K20948
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
遅延を考慮した非同期分散型マルチモジュール・タイムスケール深層強化学習の開発
考虑延迟的异步分布式多模块时间尺度深度强化学习的开发
  • 批准号:
    23K21710
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
汎用かつ再利用可能な方策に基づく階層強化学習
基于通用和可重用策略的分层强化学习
  • 批准号:
    23K28140
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
強化学習を用いた分散制御によるネットワーク信号制御の最適化に関する研究
基于强化学习的分布式控制网络信号控制优化研究
  • 批准号:
    23K26216
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了