| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2022-09-30 10:30
ガウス過程回帰に基づく統合情報量の近似計算の検討 ○保坂忠明(東京理科大) NC2022-40 |
| 抄録 |
(和) |
意識を数理的に扱うことを目指す統合情報理論(Integrated Information Theory)の計算枠組はシステムを構成するノードの個数に関して指数関数オーダーの計算量を要する複数の組み合わせ最適化問題から成る.そのため,ノード数が大きいシステムに対しては現実的に計算が実行できない.本研究の目的は,ガウス過程回帰とベイズ最適化を利用して,統合情報量の近似計算アルゴリズムを構築することである.提案手法では,最適化問題のそれぞれをガウス過程回帰に基づく推定により近似的に解く.近似計算により得られた統合情報量は,条件設定によって厳密解と高い相関を示した. |
| (英) |
The framework of Integrated Information Theory, which aims to mathematically deal with consciousness, consists of multiple computationally-expensive combinatorial optimizations. Therefore, they are not practically feasible for systems with a large number of nodes. The objective of this study is to construct an approximation algorithm for computing the integrated information using the Gaussian process regression and Bayesian optimization. In the proposed method, each optimization problem is approximately solved by estimation based on the Gaussian process regression. The integrated information obtained by the proposed method is highly correlated with the exact solution under certain conditions. |
| キーワード |
(和) |
統合情報理論 / 近似アルゴリズム / Intrinsic difference / ベイズ最適化 / / / / |
| (英) |
Integrated information theory / Approximation algorithm / Intrinsic difference / Bayesian optimization / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 195, NC2022-40, pp. 32-37, 2022年9月. |
| 資料番号 |
NC2022-40 |
| 発行日 |
2022-09-22 (NC) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
| PDFダウンロード |
NC2022-40 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
NC MBE |
| 開催期間 |
2022-09-29 - 2022-09-30 |
| 開催地(和) |
東北大学 |
| 開催地(英) |
Tohoku Univ. |
| テーマ(和) |
脳アーキテクチャー, 一般(NC, ME) |
| テーマ(英) |
Brain Architecture, NC, ME |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
NC |
| 会議コード |
2022-09-NC-MBE |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
ガウス過程回帰に基づく統合情報量の近似計算の検討 |
| サブタイトル(和) |
|
| タイトル(英) |
An approximation algorithm for computing integrated information based on Gaussian process regression |
| サブタイトル(英) |
|
| キーワード(1)(和/英) |
統合情報理論 / Integrated information theory |
| キーワード(2)(和/英) |
近似アルゴリズム / Approximation algorithm |
| キーワード(3)(和/英) |
Intrinsic difference / Intrinsic difference |
| キーワード(4)(和/英) |
ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| キーワード(5)(和/英) |
/ |
| キーワード(6)(和/英) |
/ |
| キーワード(7)(和/英) |
/ |
| キーワード(8)(和/英) |
/ |
| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
保坂 忠明 / Tadaaki Hosaka / ホサカ タダアキ |
| 第1著者 所属(和/英) |
東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第2著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第21著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第21著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第22著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第22著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第23著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第23著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第24著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第24著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第25著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第25著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第26著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第26著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第27著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第27著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第28著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第28著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第29著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第29著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第30著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第30著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第31著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第31著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第32著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第32著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第33著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第33著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第34著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第34著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第35著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第35著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第36著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-09-30 10:30:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
NC |
| 資料番号 |
NC2022-40 |
| 巻番号(vol) |
vol.122 |
| 号番号(no) |
no.195 |
| ページ範囲 |
pp.32-37 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2022-09-22 (NC) |
|