Efficient algorithm for sequential learning utilizing spontaneous internal activity
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- Teramae Junnosuke
- Principal Investigator
- 京都大学
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- 松尾 直毅
- Co-Investigator
- 九州大学
About this project
- Japan Grant Number
- JP20K11987
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 20K11987
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 61040:Soft computing-related
- Research Institution
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- Kyoto University
- Project Period (FY)
- 2020-04-01 〜 2023-03-31
- Project Status
- Completed
- Budget Amount*help
- 4,420,000 Yen (Direct Cost: 3,400,000 Yen Indirect Cost: 1,020,000 Yen)
Research Abstract
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。