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体力トレーニング
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計算神経科学への招待 脳の学習機構の理解を目指して 第 8 回 教師なし学習 銅 谷 賢 治 1. はじめに これまで,教師あり学習,強化学習とそれぞれの脳内機構に関するモデルを 紹介してきたが,今回のテーマは教師なし学習である.例えば地上には様々な 動物がいるが,脚が4本のものや6本のもの,草を食べるものや動物を食べる ものがいて,色や形,大きさなどの特徴から,どうやら動物はいくつかの種類 があるんだ,ということは人間だれでも理解できる.これを動物図鑑を見なが ら,これはイヌ,これはサル,と学習していくのが教師あり学習であり,そう いう手本はなくても,多数のサンプルの相関や統計的な偏りをもとに,それら をグループ分けしたり,特徴量のベクトルに分解したりするのが教師なし学習 であり,自己組織化と呼ばれることもある. 教師なし学習には,主成分分析,独立成分分析などのように信号を特徴的な 成
「からだで憶えるまで練習!」というのはスポーツの常道です.しかしテニスのスイングにしろ,水泳のフォームにしろ,その動きを筋肉が記憶しているわけではもちろんなく,それは脳のなせる技です.人間や動物の巧みな運動と柔軟な学習を可能にしている脳のしくみを知りたい,そして自分ももっとスポーツ上手になりたい!と思い日々研究に励んでいます. 工学部出身の私は,自分でいろいろな運動を学習するロボットを作りたい,というところから研究にはまり込み,しだいに本物の脳の回路に興味を持ち,サンディエゴの神経生物学の研究室に飛び込み,帰国しATRに来てからは「強化学習」と呼ばれる学習のアルゴリズム,そのロボットへの応用,「大脳基底核」と呼ばれる脳の回路の機能,その働きを調節する様々な物質の働きについて考えて来ました. 幸いATRの活発な同僚や奈良先端大の熱心な学生たち,その他各地の魅力的な共同研究者に恵まれ,理論モデ
計算神経科学 講義資料 講議スライド 2007.1.18, 22: 暫定版 [pdf] 2006.1.16: 強化学習 [pdf] 2006.1.19: 大脳基底核 [pdf] 2006.2.6: 小脳・基底核と大脳皮質 [pdf] 2006.2.9: メタ学習と神経修飾物質 [pdf] レポート課題 Exercise (in English) 参考資料: 数理科学「計算神経科学への招待」草稿 (校正前バージョンのため間違いもあるのでよく考えながら読むこと) 2005年7月号: はじめに [pdf] 2005年8月号: ニューロンのモデル [pdf] 2005年9月号: ニューロンのデータ解析 [pdf] 2005年10月号: 教師あり学習 [pdf] 2005年11月号: 小脳 [pdf] 2005年12月号: 強化学習 [pdf] 2006年2月号: 大脳基底核 [pdf] 20
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