神経情報・脳計算ユニット 感覚知覚、学習と記憶、および意思決定などの脳の認知機能は、神経回路による計算から出現します。神経情報・脳計算ユニットでは、機械計算と比較して生物学的神経計算が有利である点は、脳の神経回路が計算を実装する方法にあると考えています。計算論的あるいは理論的なアプローチをとることによって、脳計算の神経コードと回路メカニズムを明らかにしたいと考えています。目標は、脳の神経回路が実装する強力かつ柔軟な情報処理、十分に有効かつ最小限に記述する方法を構築することです。 Members Publications Software Annual Reports 今後のイベント ユニットのニュース コンタクト 教員 深井 朋樹 シェア: ユニットのニュース ニューラルネットワークはいかにして「記憶」できるのか? 従来のニューラルネットワークモデルを最新の生物学的知見にヒントを得て改良し、記憶の性能を向上させた新モデルを構築しました。 人間の記憶の理解に役立つコンピュータモデル 人工ニューラルネットワークを用いた研究により、記憶抑制の役割を確認。 もっと見る 専門分野 神経科学 同分野の研究ユニット 生物の非線形力学データサイエンス研究ユニット 膜協同性ユニット 進化神経生物学ユニット 分子神経科学ユニット 発達神経生物学ユニット 神経回路ユニット 記憶研究ユニット 神経計算ユニット 神経活動リズムと運動遂行ユニット 研究ユニットを探す