研究課題 : 身体性制約下における外界データの不変情報抽出機械としての知覚神経回路の特定

PLRMなどの帰納的学習機械を改良して，大規模なデータの処理や有効なデータの選択的利用が行えるようにする．その機械により，人間の空間音源定位のしくみの解明を試み，帰納的学習機械を用いた統計科学的手法による新しいアプローチの有効性を示す．具体的には，さまざまな方向・距離から到達する音を内耳モデルなどを用いてコーディングし，PLRMなどの帰納的学習機械を用いて，空間音源定位のための「統計モデル」を自動学習する．PLRMはカーネルマシンとして，データのみに基づいて広い範囲のモデルを帰納的に獲得できる能力がある．カーネルマシンは，無限の数のカーネル回帰変数を内包しており，それらにより無限の数のモデルを表現することができる．次いで，そのモデルのポスト分析を行い，そのモデルに表されている情報を探る．ここでは，この情報を空間音源定位のための不変情報とする．最終的には，この不変情報に基づいて神経回路を同定することを目指す．