ニューラルネットワークのダイナミクス、機能、学習を、統計物理学や力学系理論などの数理的手法を用いたアプローチによって調べています。また、このような理論研究と並行して、脳波や細胞のCa濃度などの時系列データに、Transfer Entropyというモデルフリーな解析手法を適用することで、情報の流れを推測する研究も行なっています。
I investigate dynamics, function and learning of neural network employing mathematical tools from statistical physics and dynamical systems theory. In addition, I study information flow in time-series data such as EEG and intracellular calcium concentration, using transfer entropy, a model-free analysis method.
Publications
・Shotaro Takasu and Toshio Aoyagi, Suppression of chaos in a partially driven recurrent neural network, Physical Review Research, 6, 013172 (2024).
Presentations（International Conference）
・ Shotaro Takasu and Toshio Aoyagi, “Dynamical mean-field analysis of a reservoir computing receiving input signals partially”, NEURO 2022, Okinawa Convention Center, Japan, July 2022 (oral).
Presentations（国内会議）
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「レザバー計算におけるニューロン相関が記憶容量に与える影響の理論解析」, 日本物理学会 第79回年次大会, 2024年9月16日-19日（口頭発表）.
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「レザバー計算における出力ニューロン数が記憶容量に与える影響の理論解析」, 日本神経回路学会 第34回 全国大会（JNNS2024）, 2024年9月11日-13日（口頭発表）.
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「シナプス結合の揺らぎがリカレントニューラルネットワークのダイナミクスに与える影響」, 日本物理学会 第78回年次大会, 2023年9月16日（口頭発表）.
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「線形レザバー計算と非線形レザバー計算の計算性能の類似度」, 日本物理学会 2023年春季大会（オンライン開催）, 2023年3月22日（口頭発表）.
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「部分的な入力刺激によるRecurrent Neural Networkのゆらぎの抑制」, CPSYコース東京2023, 2023年3月1日（ポスター発表）.
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「部分的に入力を受けるRNNのダイナミクスと計算性能」, RIMS研究集会 力学系の理論と諸分野への応用, 2022年6月7日（口頭発表）.
・ 高須正太郎, 「物理学の観点から見た脳のダイナミクスと機能」, 慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室 計算論的精神医学研究室 第11回 研究会, 2021年12月17日（講演）.
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「レザバー計算機の計算性能とレザバーの力学系的性質の関係の検討」, 日本物理学会 第77回年次大会（オンライン開催） 2022年3月16日（口頭発表）.
・ 高須正太郎, 青柳富誌生, 「レザバー計算機におけるレザバーのカオス性と非線形タスク処理性能の関係」, 日本物理学会 第76回年次大会(オンライン開催), 2021年3月15日（口頭発表）.
Misc
・ 非エルミートランダム行列の固有値密度分布の導出 （Derivation of eigenspectrum of non-hermitian random matrices *japanese only）
・ 大自由度ランダム RNN の動的平均場理論とその周辺 （Dynamical mean field theory for random neural networks *japanese only）
Grants
・ Research Fellowship for Young Scientists, Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) DC1 (April 2022 - March 2025)