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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-29 09:30 大脳小脳連関のニューラルネットワークモデル ○千葉太士郎・梶本翔太郎・田中宏和（東京都市大）  NC2024-50 |
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| 抄録 | （和） | 本講演では，大脳小脳連関の機能として「大脳皮質活動を小脳が予測・監視することで大脳皮質活動を安定化させる」という計算原理を提唱し，解剖学的特徴に基づいて構築したニューラルネットワークモデルのシミュレーション結果について説明する． 大脳小脳連関は運動学習などで重要な機能を担っていると考えられているが，その計算原理に関する定説はない．そこで, 小脳の順モデル予測計算理論を基に上記の計算原理を提唱し, 小脳モデルの有無による大脳皮質モデルの摂動に対する頑健性の差異を示す． |
| （英） | In this lecture, we propose a computational principle suggesting that the cerebellum predicts and monitors cerebral cortical activity to stabilize it as a function of the cerebro-cerebellar interaction. We will also present simulation results from a neural network model constructed based on anatomical features. The cerebro-cerebellar interaction is believed to play a crucial role in functions such as motor learning, but there is no established theory regarding its computational principles. Based on the forward model prediction theory of the cerebellum, we propose the above computational principle and demonstrate differences in the robustness of a cerebral cortical model to perturbations, with and without the inclusion of a cerebellar model. |
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| キーワード | （和） | 大脳小脳連関 / 順モデル予測計算 / 再帰的ニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | cerebro-cerebellar interaction / forward model prediction theory / recurrent Neural Network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 363, NC2024-50, pp. 52-55, 2025年1月. | |
| 資料番号 | NC2024-50 | |
| 発行日 | 2025-01-21 (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 | NC2024-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2025-01-28 - 2025-01-29 |
| 開催地（和） | 大阪大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | NC, NLP, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2025-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大脳小脳連関のニューラルネットワークモデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Neural Network Model of Cerebellum-Cerebrum connection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大脳小脳連関 / cerebro-cerebellar interaction |
| キーワード(2)（和/英） | 順モデル予測計算 / forward model prediction theory |
| キーワード(3)（和/英） | 再帰的ニューラルネットワーク / recurrent Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 千葉 太士郎 / Taishiro Chiba / チバ タイシロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梶本 翔太郎 / Kajimoto Shotaro / カジモト ショウタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 宏和 / Hirokazu Tanaka / タナカ ヒロカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-29 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2024-50 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.363 |
| ページ範囲 | pp.52-55 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-01-21 (NC) |
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