日本神経回路学会 第21回全国大会

2011年12月15日(木)〜 17日(土)、沖縄科学技術大学院大学(沖縄県恩納村)

Japanese

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JNNS 2011

 


本会議





  1. 大会要項 (PDF)

  2. 講演プログラム (PDF)



基調講演


Richard Sutton

University of Alberta


Learning About Sensorimotor Data


Temporal-difference (TD) learning of reward predictions underlies both reinforcement-learning algorithms and the standard dopamine model of reward-based learning in the brain. This confluence of computational and neuroscientific ideas is perhaps the most successful since the Hebb synapse. Can it be extended beyond reward? The brain certainly predicts many things other than reward---such as in a forward model of the consequences of various ways of behaving---and TD methods can be used to make these predictions. The idea and advantages of using TD methods to learn large numbers of predictions about many states and stimuli, in parallel, have been apparent since the 1990s, but technical issues have prevented this vision from being practically implemented...until now. A key breakthrough was the development of a new family of gradient-TD methods, introduced at NIPS in 2008 (by Maei, Szepesvari, and myself). Using these methods, and other ideas, we are now able to learn thousands of non-reward predictions in real-time at 10Hz from a single sensorimotor data stream from a physical robot. These predictions are temporally extended (ranging up to tens of seconds of anticipation), goal oriented, and policy contingent. The new algorithms enable learning to be off-policy and in parallel, resulting in dramatic increases in the amount that can be learned in a given amount of time. Our effective learning rate scales linearly with computational resources. On a consumer laptop we can learn thousands of predictions in real-time. On a larger computer, or on a comparable laptop in a few years, the same methods could learn millions of meaningful predictions about different alternate ways of behaving. These predictions in aggregate constitute a rich detailed model of the world that can support planning methods such as approximate dynamic programming.



Peter Dayan

University College London


Interactions between Model-free and Model-based Reinforcement Learning


Substantial recent work has explored multiple mechanisms of decision-making in humans and other animals. Functionally and anatomically distinct modules have been identified, and their individual properties have been examined using intricate behavioural and neural tools. I will discuss the background of these studies, and show fMRI results that suggest closer and more complex interactions between the mechanisms than originally conceived. In some circumstances, model-free methods seize control after much less experience than would seem normative; in others, temporal difference prediction errors, which are epiphenomenal for the model-based system, are nevertheless present and apparently effective. Finally, I will show that model-free and model-based methods on occasion both cower in the face of Pavlovian influences, and will try and reconcile this as a form of robust control.



スケジュール














































サテライト





若手シンポジウム


「脳科学・理論と実験のチャンプル~」


2011年12月14-15日,第21回日本神経回路学会全国大会若手サテライトシンポジウム「脳科学・理論と実験のチャンプル~」を沖縄科学技術大学院大学にて開催します.この企画は,日本神経回路学会および沖縄科学技術大学院大学の後援による公式サテライトシンポジウムです.


講演者として,これまで神経科学分野において理論研究と実験研究の両方に携わってこられた3名の研究者の方々をお招きします.研究の内容についてだけではなく,融合研究のおもしろさや哲学,これまでの軌跡についてもお話していただく予定です.



参加登録はこちら

大会期間中(12月14~17日)にOISTシーサイドハウスに割安で宿泊することができるサポートが受けられます(応募先は上と同じ.サポートの応募締め切りは11月18日).



情報


日時: 2010年12月14日(水)17:00-18:30

15日(木) 9:00-11:30    (懇親会は12月14日夜)

場所: 沖縄科学技術大学院大学

主催: 脳科学若手の会

後援: 日本神経回路学会, 沖縄科学技術大学院大学

参加費・懇親会費無料

ウェブサイト: http://brainsci.jp/event/47

問い合わせ: jnns2011[at]brainsci.jp


プログラム

12月14日

17:00~18:00

Dr. Peter Dayan

Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London (UCL)


18:30~

懇親会(シーサイドハウス ちゅらホール)


12月15日

9:00~10:00

Dr. Jeff Wickens

沖縄科学技術大学院大学


10:30~11:30

Dr. 川人光男

ATR脳情報通信総合研究所




11回神経生物学と神経情報学の日中韓合同ワークショップ(NBNI 2011)


NBNIは、アジアにおける実験と理論神経科学者間のコラボレーションを促進するための小規模なワークショップです。中国、日本、韓国の第一線の研究者による講義に加え、限られた数のプレゼンテーションや参加も認められます。


NBNIは12月18日と19日に沖縄科学技術大学院大学のシーサイドハウスで開催されます。詳細については、ワークショップのWebサイトを参照してください。


日程


12月18日-19日


役員


Yoko Yamaguchi(山口 陽子), RIKEN BSI, Japan

Kenji Doya(銅谷 賢治), OIST, Japan

Soo-Young Lee, KAIST, Korea

Minho Lee Kyungpook National University. Korea

Si Wu, , Institute of Neuroscience, Chinese Academu of Science, China

Liqing Zhang, Shanghai Jiaotong University, China




ダイナミックブレインワークショップ


公式ウェブページ


日  時 : 12月17日(土)16:00〜19:00

実行委員 : 浅井義之(OIST,DBPF委員)、銅谷賢治(OIST)、DBPF幹事

共  催ダイナミックブレインPF委員会

             沖縄科学技術機構  

             理研脳センター神経基盤情報センター(NIJC)

会  場沖縄科学技術機構 OIST (C209)

          

議演 (予定:敬称略)

1)挨拶:ニューロインフォーマティックスに関する国内学活動について

  臼井支朗(理研脳センター神経情報基盤センター)

2)insilicoIDE/PhysioDesignerを用いた脳のモデルと実験データの融合的研究

  岡秀樹(大阪大学)ほか

3)DBPF-SimPF連携によるISMLで記述した脳のモデルのオンライン利用

  我妻広明(九州工業大学)、浅井義之(沖縄科学技術研究基盤整備機構)

4)fMRIとEEGの同時計測による皮質脳波の再構築(仮題)

     水原啓暁(京都大学)

閉会


 
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プログラム

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