メンバー

脳の記憶の仕組みを数理化した連想記憶モデルの基礎研究を行っています。

カーネル法を用いたホップフィールドネットワークの高容量化を起点としつつ、

• パラメータ最適化の過程（学習）

• 表現の幾何学的構造（記憶）

• 熱ノイズ下での振る舞い（ダイナミクス）

という3つの側面を統合する普遍的な数理の構築を目指しています。情報幾何や力学系の理論を駆使し、過酷なノイズ環境下でもネットワークが極めて堅牢な「最適化の尾根」へと自律的に自己組織化していくメカニズムの解明に挑んでいます。