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研究キーワード:京都大学における「符号化」 に関係する研究一覧:2件
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発表日:2026年9月28日
1
脳の揺らぎは情報を制限しない
―高次元ノイズのスケール不変性から、30年来の問いに答える―
神経細胞を増やせば脳が読み取れる情報は際限なく増えるのか、それとも神経細胞同士が共有する揺らぎ(ノイズ)によって、やがて上限に達し、制限されるのか。神経科学では1990年代以来、共有ノイズによって情報は制限されると考えられてきました。カリフォルニア大学ロサンゼルス校のS. Amin Moosavi氏、ハーバード大学のSai Sumedh R. Hindupur氏、京都大学大学院情報学研究科の島崎秀昭准教授(兼:北海道大学人間知・脳・AI研究教育センター客員准教授)らの国際共同研究チームは、マウス一次視覚野(V1)の大規模神経活動データと数理理論を組み合わせ、神経集団から読み取れる情報量(よく似...
キーワード:情報量/情報学/人工知能(AI)/符号化/固有値/揺らぎ/ノイズ/スペクトル/データ解析/大規模解析/神経活動/マウス/視覚野/神経科学/神経細胞
他の関係分野:情報学数物系科学工学総合生物
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発表日:2025年7月30日
2
爆発的記憶想起を実現するニューラルネットワークを開発
―曲がった統計多様体がもたらす新理論―
物理・生命・社会といった複雑なシステムでは、構成要素が同時に関係し合う高次相互作用が、創発的な変化や多様な振る舞いを生み出すうえで本質的な役割を果たしていることが明らかになってきています。こうした高次相互作用は脳のような生物のネットワークにおける情報の表現や、人工ニューラルネットワークの性能向上にも関与していると考えられています。しかし、それらを一貫した原理に基づいて扱える理論的枠組みは、これまで十分に整備されていませんでした。 島崎秀昭 情報学研究科准教授(兼:北海道大学客員准教授)、Miguel Aguilera スペイン・バスク応用数学センター(Basque Center fo...
キーワード:ロバスト/アーキテクチャ/AI/ニューラルネットワーク/フレームワーク/情報学/人工知能(AI)/符号化/多様体/応用数学/統計物理/統計物理学/非線形/複雑系/エントロピー/相転移/自己制御/ニューラルネット/フィードバック/モデリング/ロバスト性/非線形性/記憶想起/ニューロン/神経細胞
他の関係分野:情報学数物系科学生物学工学農学
京都大学 研究シーズ