研究分野

ニューラルネットワーク

  • O1-004
    浅川 伸一 (東京女子大学)
    近藤 公久 (工学院大学)
    ニューラルネットワークによる言語モデルでは,トランスフォーマー に基づくモデルが支配的となっている。これらのモデルの表現能力を用いて認知過程の理解を模索することには意味があるだろう。本稿では,オノマトペを題材に,表現の簡潔さと,それらの意味の豊富さを記述し,分類することにより,トランスフォーマーベースのモデルの応用可能性を示した。
  • P2-003
    得丸 久文 (独立研究者)
    言語処理や複雑概念の認知モデリングについては,脳内における細胞・分子レベルの説明がない.本稿は脳脊髄液中を浮遊するBリンパ球,脳脊髄液接触ニューロン,マイクログリアによる脳室内免疫細胞ネットワークによる認知モデリングを提案する.これは哺乳類の条件反射の認知モデルであり,免疫細胞の内部論理が1対1の反射から1対全の群や全対全のネットワークに進化することで概念や複雑概念もモデル化できる.