講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-03-26 11:15
自由エネルギー原理に基づく予測符号化ネットワークのハードウェア実装 萩原成基・○國見峻史・安藤洸太(北大)・赤井 恵(北大/阪大)・浅井哲也(北大) CCS2022-69 |
抄録 |
(和) |
我々エージェントは知覚と行動を通じて生成モデルを学習し,外環境に適応していると捉えることができる.本研究ではこれらの過程を計算論的に説明可能な自由エネルギー原理に焦点を当て,これを脳型ハードウェアとして物理実装することを目的とする.勾配降下法から導き出されたダイナミクスをアナログ電子回路上で表現し,変分自由エネルギーの最小化を実現しながら知覚を行う予測符号化ネットワーク回路を提案する. |
(英) |
Agents form generative models in the brain through perception and actions for adapting to the external environment. In this study, we focus on the free energy principle, which can computationally explain these processes, and aim to physically implement it as neuromorphic hardware. Neuromorphic hardware in next generation being capable of performing autonomous processing by minimizing the information free energy was proposed in which the dynamics derived from the gradient descent were represented on analog electric circuits. |
キーワード |
(和) |
脳型ハードウェア / 自由エネルギー原理 / アナログ電子回路 / 人工知能 / / / / |
(英) |
Neuromorphic hardware / The free energy principle / Analog electric circuit / Artificial intelligence / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 453, CCS2022-69, pp. 36-41, 2023年3月. |
資料番号 |
CCS2022-69 |
発行日 |
2023-03-19 (CCS) |
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) |
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CCS2022-69 |