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学部4年のときの研究テーマは
「RNN(リカレントニューラルネットワーク)モデルによる脳システムの基礎的研究」
です。
この研究はRNNモデル及び、Hebb則を用いて単純化脳システムを構築し、具体的に領野間のネットワークがどのようにして起きるのか、またこのモデルに対してノイズを適用する事が出来るのかをシミュレーションを使って検証しています。
この研究結果において、RNNモデルのような、単純化した脳システムのモデルでは、ノイズを付与してもネットワークに大きな影響を与える事が出来ない事が分かっています。しかし、ノイズは実際には脳機能の発現に大きな影響をもたらしていると考えられています。
そこで、修士の研究では、ニューロンのモデルを単純化したRNNモデルではなく、Hodgkin-Huxleyモデルを用いて、ネットワーク内でニューロン同士の結合の発現にノイズがどのような役割をもっているのか、を研究しています。
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