研究者
J-GLOBAL ID:200901091199190214   更新日: 2024年08月30日

福島 邦彦

フクシマ クニヒコ | Fukushima Kunihiko
所属機関・部署:
職名: 特別研究員
ホームページURL (2件): http://personalpage.flsi.or.jp/fukushima/http://personalpage.flsi.or.jp/fukushima/index-e.html
研究分野 (2件): 神経科学一般 ,  知能情報学
研究キーワード (8件): 脳科学 ,  神経情報科学 ,  視覚 ,  神経回路 ,  Brain Scince ,  Neuro-Information Science ,  Vision ,  Neural Network
競争的資金等の研究課題 (18件):
  • 2013 - 2018 視覚情報処理を行なう階層型神経回路の新しい学習手法の研究
  • 2006 - 2008 ラット海馬培養細胞と小型ロボットの反応・制御系でのニューロモデル構成と知識獲得
  • 2002 - 2005 トップダウン情報を活用した視覚情報処理の研究
  • 1997 - 2000 視覚パターンの動的処理の研究
  • 1999 - 1999 能動的視覚情報処理の神経回路モデルによる研究
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論文 (50件):
MISC (203件):
  • 福島 邦彦. ネオコグニトロン : Deep Convolutional Neural Network. 知能と情報. 2015. 27. 4. 115-125
  • 福島 邦彦. 招待講演 畳み込み型多層神経回路ネオコグニトロンとその発展 (ニューロコンピューティング). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2015. 115. 111. 49-54
  • 福島 邦彦. 招待講演 畳み込み型多層神経回路ネオコグニトロンとその発展 (情報論的学習理論と機械学習). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2015. 115. 112. 165-170
  • 福島 邦彦. 多層神経回路ネオコグニトロンの学習. 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング. 2012. 111. 483. 39-44
  • 林 勲, 福島 邦彦. 強化学習を用いたBCI協調学習の有用性の検討. ファジィシステムシンポジウム講演論文集. 2010. 26. 292-295
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特許 (18件):
  • 階層型情報処理方法
  • 階層型情報処理回路
  • 自己組織化記憶装置
  • パターン認識装置
  • パターン認識方式
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書籍 (4件):
  • 視聴覚情報処理(共著)
    森北出版 2001
  • 神経回路と情報処理
    朝倉書店 1989
  • 神経回路と自己組織化 --- 自己組織化のモデル ---
    共立出版 1979
  • 視覚の生理とバイオニクス
    電子通信学会 1976
学歴 (2件):
  • - 1958 京都大学 工学部 電子工学科
  • 京都大学
学位 (1件):
  • 工学博士 (京都大学)
経歴 (24件):
  • 2006 - 現在 一般財団法人 ファジィシステム研究所 特別研究員
  • 2006 - 現在 一般財団法人ファジィシステム研究所
  • 2006 - 2010 - 関西大学大学院総合情報学研究科 客員教授
  • 2006 - 2010 関西大学
  • 2003 - 2006 東京工科大学メディア学部 教授
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委員歴 (10件):
  • 1987 - 2005 INNN (国際神経回路学会) 理事
  • 1987 - 2005 INNN (International Neural Network Society) Governing Board Member
  • 1998 - 1999 APNNA(アジア太平洋神経回路学会連合) 会長
  • 1998 - 1999 APNNA (Asia-Pacific Neural Network Assembry) President
  • 1989 - 1993 日本神経回路学会 会長(初代会長)
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受賞 (31件):
  • 2021/04 - フランクリン財団 2021年度 バウワー賞 人工知能の創始者(深層神経回路ネオコグニトロンの提唱)
  • 2020/01 - 高柳健次郎財団 高柳健次郎賞 神経回路モデルに基づくパターン認識技術の先駆的研究と放送応用への貢献
  • 2017/12 - ELM 2017 Pioneer Award (for the contribution in Deep Learning)
  • 2017/09 - 日本神経回路学会 学術賞
  • 2017/06 - 電子情報通信学会 功績賞
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所属学会 (16件):
ENNS(ヨーロッパ神経回路学会) ,  日本視覚学会 ,  映像情報メディア学会 ,  APNNS(アジア太平洋神経回路学会) ,  INNN (国際神経回路学会) ,  日本神経回路学会 ,  電子情報通信学会 ,  Society for Neuroscience ,  ENNS (European Neural Network Society) ,  The Vision Society of Japan ,  Institute of Image Information and Television Engineers ,  AVIRG (Audio-Visual Information Research Group) ,  APNNA (Asia-Pacific Neural Network Assembry) ,  INNN (International Neural Network Society) ,  JNNS (Japanese Neural Network Society) ,  IEICE (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)
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