[4C2-J-1] 基礎・理論: 脳から作る知能

[4C2-J-1-02] 脳内情報表現の融合による深層学習ネットワークの認識能力向上

脳内情報表現の融合による深層学習ネットワークの認識能力向上

〇西田 知史^1,2、西本 伸志^1,2 (1. 情報通信研究機構、2. 大阪大学)

キーワード：脳、深層学習、認知情報、パターン認識、視覚

近年、深層学習は物体識別のようなパターン認識課題において非常に優れた成績を示している。しかし、最新の深層学習ネットワークを用いても、感覚入力パターンから、それと結びついた人間の主観的判断（例：嗜好、印象）を推定することは未だ難しい。そこで本研究では、深層学習の特徴表現に脳の情報表現を統合することで、そのような推定問題における深層学習ネットワークの性能を向上させられるか検証を行う。まず、深層学習ネットワークにおける視覚入力の特徴表現と、同じ入力対する脳内の情報表現の間の対応関係を、計測脳応答を用いて事前に学習する。次に、その対応関係を用いて、新たな視覚入力に対する深層学習特徴表現を脳内情報表現に変換する。そして、変換された情報表現を用いて、その視覚入力が誘発する人間の認知内容を推定する。その結果、脳内情報表現を統合したときのほうが、推定性能が向上することを、2つの推定課題を用いて例示する。本研究で採用する深層学習と脳情報の統合手法は、人間の主観的判断の推定において、深層学習の性能を向上させる、効果的な方法論を提供するといえる。