自発的な内部ダイナミクスを利用する柔軟で効率的な時系列学習アルゴリズムの実現
研究課題情報
- 体系的番号
- JP20K11987
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 20K11987
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
- 研究機関
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- 京都大学
- 研究期間 (年度)
- 2020-04-01 〜 2023-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 4,420,000 円 (直接経費: 3,400,000 円 間接経費: 1,020,000 円)
研究概要
近年ディープラーニングなど脳の構造を取り入れた機械学習が高い性能を示し始めたが、時系列学習に関する性能や効率は、まだ生物の脳のレベルには達していない。本研究では、実験と理論の統合によって、我々の脳内で観測されるような内部ダイナミクスを上手く利用する新たな時系列学習アルゴリズムの原理を解明し、柔軟かつ高精度な時系列学習アルゴリズムを実現することを目的とする。