倉重宏樹

クラシゲヒロキ

講師
学位：博士（工学）

基本情報

所属

情報通信学部 / 情報通信学科
情報通信学研究科 / 情報通信学専攻
情報技術センター

詳細情報

研究キーワード

認知
ニューラルネットワーク
知識獲得
機械学習
学習
MRI
神経
脳

研究分野

ライフサイエンス神経科学一般計算論的神経科学
ライフサイエンス基盤脳科学認知神経科学
人文?社会認知科学

受賞

日本神経回路学会優秀研究賞
IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award
18th International Conference on Neural Information Processing Best Paper Award

論文

Effective Augmentation of Creativity-Involving Productivity Consequent to Spontaneous Selectivity in Knowledge Acquisition

A Knowledge-Based Arrangement of Prototypical Neural Representation Prior to Experience Contributes to Selectivity in Upcoming Knowledge Acquisition

講演?口頭発表等

自己調整性を補償する問題推薦型知的学習支援システムの開発に向けた検討
逐次および同時マルチタスク学習のグラフ縮約による解析
自然動画提示に対する誘発脳波活動と深層ニューラルネットワーク応答の対応付け
質的データ分析を用いた対象に対する好奇心の検討
DALLEアーキテクチャに基づくマルチモーダル教示に対する汎用応答システムの開発
論文データベースをもとにした、生物医学的Entityの関係性に対して自然言語処理によるアプローチによる解析
逆転論述課題を用いたスキーマ調節における知識の再編成メカニズムの検討
神経科学的方法によって認知機能同士の隠れた関係性を明らかにする
知識獲得の選択性に影響を与える主観的印象因子の探索
知識獲得における選択性は学習対象がその人に与えるものによって影響される
神経データ解析のためのネットワーク理論の基礎
能動的選択過程としての知識獲得の心理学的および神経科学的検討
Revealing hierarchical relationships among cognitive functions as a concept lattice using formal concept analysis
Exploratory network analyses for relationships among cognitive functions using fMRI meta-analysis database
様々な認知機能間の関係性を大規模fMRIデータベース分析とネットワーク理論から明らかにする
Selectivity in knowledge acquisition effectively confers productivity: Behavioral experiments and neural network simulation