研究者
J-GLOBAL ID:200901093985919700   更新日: 2024年04月23日

金丸 隆志

カナマル タカシ | Kanamaru Takashi
所属機関・部署:
職名: 教授
ホームページURL (1件): http://brain.cc.kogakuin.ac.jp/~kanamaru/index-j.html
研究分野 (2件): 感性情報学 ,  ソフトコンピューティング
競争的資金等の研究課題 (6件):
  • 2020 - 2025 脳の若返りによる生涯可塑性誘導ーiPlasticityー臨界期機構の解明と操作
  • 2020 - 2025 臨界期の回路網形成に関する注意下の擬アトラクター理論による基礎理論構築
  • 2011 - 2013 基礎研究と応用研究の融合による複雑系数理モデル学の体系化(研究分担者)
  • 2008 - 2011 動的なニューラルネットワークの理論構築とその運動制御への適用
  • 2005 - 2007 動的なニューラルネットワークによる情報統合モデルとそのハードウェア化
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論文 (31件):
  • Yudai Ebato, Sou Nobukawa, Yusuke Sakemi, Haruhiko Nishimura, Takashi Kanamaru, Nina Sviridova, Kazuyuki Aihara. Impact of time-history terms on reservoir dynamics and prediction accuracy in echo state networks. Scientific Reports. 2024. 14. 8631
  • Takashi Kanamaru, Takao K. Hensch, Kazuyuki Aihara. Maximal Memory Capacity Near the Edge of Chaos in Balanced Cortical E-I Networks. Neural Computation. 2023. 35. 8. 1430-1462
  • Takashi Kanamaru, Kazuyuki Aihara. Acetylcholine-mediated top-down attention improves the response to bottom-up inputs by deformation of the attractor landscape. PLOS ONE. 2019. 14. 10. e0223592
  • Takashi Kanamaru. Quantifying strength of chaos in the population firing rate of neurons. Neural Computation. 2018. 30. 3. 792-819
  • Takashi Kanamaru. Chaotic Pattern Alternations Can Reproduce Properties of Dominance Durations in Multistable Perception. NEURAL COMPUTATION. 2017. 29. 6. 1696-1720
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書籍 (9件):
  • ラズパイ4対応 カラー図解 最新 Raspberry Piで学ぶ電子工作
    講談社 2020 ISBN:9784065193396
  • 高校数学からはじめるディープラーニング
    講談社 2020 ISBN:9784065194034
  • カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習
    講談社 2018 ISBN:9784065020524
  • カラー図解 最新 Raspberry Piで学ぶ電子工作
    講談社 2016 ISBN:9784062579773
  • 実例で学ぶRaspberry Pi電子工作
    講談社 2015 ISBN:9784062579506
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講演・口頭発表等 (83件):
  • Azure Kinectを用いた骨格推定に基づく姿勢評価方法の提案
    (電子情報通信学会;画像工学研究会 2023)
  • Azure Kinectを用いた骨格角度に基づく姿勢評価方法の提案
    (FIT2023 第22回情報科学技術フォーラム 講演論文集 2023)
  • Optimal Excitatory and Inhibitory Balance for High Learning Performance in Spiking Neural Networks with Long-Tailed Synaptic Weight Distributions
    (2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2023)
  • Innate trainingによるカオスニューロンモデルによって構成されたEcho State Networkの学習法
    (電子情報通信学会 非線形問題研究会 2022)
  • 臨界期のE-I balance下ネットワークにおける情報処理
    (「次世代脳」プロジェクト 冬のシンポジウム2021 「グリアとニューロン:機能調節とその可塑性」 2021)
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学歴 (3件):
  • 1998 - 2001 東京大学 大学院工学系研究科 先端学際工学専攻
  • 1996 - 1998 東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻
  • 1994 - 1996 東京大学 工学部 物理工学科
学位 (1件):
  • 博士(工学) (東京大学)
経歴 (8件):
  • 2020/04 - 現在 東京大学 国際高等研究所 ニューロインテリジェンス国際研究機構 連携研究者
  • 2019/04 - 現在 工学院大学 先進工学部 機械理工学科 教授
  • 2022/04 - 2022/09 大阪公立大学 工学部 非常勤講師
  • 2015/04 - 2019/03 工学院大学 先進工学部 機械理工学科 准教授
  • 2010/04 - 2019/03 工学院大学 グローバルエンジニアリング学部 機械創造工学科 准教授
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受賞 (1件):
  • 2006 - 平成18年度 日本神経回路学会 奨励賞
所属学会 (4件):
日本機械学会 ,  日本神経回路学会 ,  日本神経科学学会 ,  電子情報通信学会
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