8月25日
​​15:00～16:30

寺前 順之介
京都大学 大学院情報学研究科 先端数理科学専攻 非線形物理学講座 准教授

大脳皮質の確率性に基づく学習アルゴリズムと符号化特性

---

脳内では神経ネットワークの構成要素である「ニューロン」とニューロン間を結合し記憶や学習を担うと考えられている「シナプス」の両者が強い確率性を持って動作している．しかしこれら２つの確率性の関係や機能的意義は未解明であった．本発表では，これらの確率性が相乗的に働くことでニューラルネットワークの学習が可能になる数理モデルを紹介する．この学習手法によって大脳皮質に関する複数の実験結果が整合的に説明できることを示す．特に，大脳皮質のニューロン活動に関して最近報告された，べき乗則に従う神経符号化がこの学習によって再現されることを示し，その詳細についても議論したい．

寺前 順之介 
京都大学 大学院情報学研究科 先端数理科学専攻 非線形物理学講座 准教授

1998年京都大学理学部卒業。2003年京都大学理学研究科博士課程修了。博士（理学）。玉川大学学術研究所・研究員、理化学研究所・基礎科学特別研究員、同・脳科学総合研究センター・副チームリーダー等を経て、2012年から2018年まで大阪大学・大学院情報科学研究科・准教授。2018年より京都大学・大学院情報学研究科・先端数理科学専攻・准教授。非線形科学と理論神経科学を専門とし、近年は力学系や確率過程などの数理的視点からの脳の情報処理や学習に関する研究を行っている。