| 体系的番号 |
JPMJFR226Q |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJFR226Q |
研究代表者 |
唐木田 亮 産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 主任研究員
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2029 (予定)
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| 概要 | 深層学習の登場によりニューラルネットワークは機械学習や人工知能の基盤技術として急速に発展しています。しかし高い性能を発揮するために、大量のデータや計算資源と、それを必要とする特定の情報表現や学習様式に強く依存して開発が進んでいます。本研究では、 深層学習のもとで発展しつつある学習力学の数理を足場としながら、生物の脳神経回路モデルに着想を得た構造や学習様式 を取り組み、より効率的で柔軟な神経計算の実現を目指します。
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| 研究領域 | 八木パネル |
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