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)：

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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

書籍 (10件)：

講演・口頭発表等 (84件)：

Azure Kinectを用いた骨格推定に基づく姿勢評価方法の改善
(FIT2024 第23回情報科学技術フォーラム 2024)
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 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)

学歴 (3件)：

学位 (1件)：

経歴 (8件)：

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受賞 (1件)：

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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金丸 隆志