2022年度日本神経回路学会学術賞受賞者のことば/論文賞の研究概要/最優秀研究賞の研究概要/優秀研究賞の研究概要

2022年度日本神経回路学会学術賞受賞者のことば/論文賞の研究概要/最優秀研究賞の研究概要/優秀研究賞の研究概要

日本神経回路学会学術賞受賞にあたって / 「Biologically motivated learning method for deep neural networks using hierarchical competitive learning」 / 「Chaos may enhance expressivity in cerebellar granular layer」 / 「Partial information decompositionを用いた大脳基底核の活動と過去の経験がラットの選択行動に与える影響」 / 「情報幾何を用いた時系列データの布置」 / 「畳み込みニューラルネットワ...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Nihon Shinkei Kairo Gakkai shi 2022/12/05, Vol.29(4), pp.214-226
Hauptverfasser: 塚田稔, 篠崎隆志, 徳田慶太, Naoya Fujiwara, Akihito Sudo, Yuichi Katori, 杉浦伊織, 伊禮司, 銅谷賢治, 倉田耕治, 宮田龍太, 杉浦太樹, 布施拓馬, 村田昇, 林燦碩, 稲垣未来男, 藤田一郎
Format: Artikel
Sprache:jpn
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:日本神経回路学会学術賞受賞にあたって / 「Biologically motivated learning method for deep neural networks using hierarchical competitive learning」 / 「Chaos may enhance expressivity in cerebellar granular layer」 / 「Partial information decompositionを用いた大脳基底核の活動と過去の経験がラットの選択行動に与える影響」 / 「情報幾何を用いた時系列データの布置」 / 「畳み込みニューラルネットワークを用いた皮質下経路の粗い情報処理の説明」
ISSN:1340-766X
1883-0455
DOI:10.3902/jnns.29.214