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松木 俊貴  Matsuki Toshitaka

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 00915928
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 電気情報学群, 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2023年度: 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), サイバー・情報工学科, 助教
2023年度: 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 電気情報学群, 助教
2023年度: 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 電気情報学群情報工学科, 助教
2022年度: 大分大学, 理工学部, 技術職員
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
研究代表者以外
中区分61:人間情報学およびその関連分野
キーワード
研究代表者
リザバーネットワーク / 強化学習 / 深層学習 / 深層強化学習 / リザバーコンピューティング / カオスベース強化学習
研究代表者以外
ニューラルネットワーク / 実時間予測 / 時系列予測 / リザバー・コンピューティング … もっと見る / 循環器ダイナミクス / 非自励力学系 / 神経臨界性 / 一般化同期 / リザバーコンピューティング / カオス / ランダム神経回路網 / 深層学習 / 位相的データ解析 / 太陽系外惑 / 質量顕微鏡イメージング / 視覚計算理論 / 群れ運動 / 数知覚 / 計算トポロジー / 自己駆動粒子集団 / 位相データ解析 隠す
  • 研究課題

    (3件)
  • 研究成果

    (1件)
  • 共同研究者

    (6人)
  •  視覚計算理論との融合による新たな位相的データ解析技術の開発

    • 研究代表者
      末谷 大道
    • 研究期間 (年度)
      2022 – 2023
    • 研究種目
      挑戦的研究(萌芽)
    • 審査区分
      中区分61:人間情報学およびその関連分野
    • 研究機関
      大分大学
  •  深層強化学習技術の導入によるカオスベース強化学習の性能向上研究代表者

    • 研究代表者
      松木 俊貴
    • 研究期間 (年度)
      2022 – 2025
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分61040:ソフトコンピューティング関連
    • 研究機関
      防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群)
      大分大学
  •  国際共同研究による非自励力学系としての臨界的計算システムの構築

    • 研究代表者
      末谷 大道
    • 研究期間 (年度)
      2022 – 2025
    • 研究種目
      国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
    • 審査区分
      中区分61:人間情報学およびその関連分野
    • 研究機関
      大分大学

すべて 2024

すべて 学会発表

  • [学会発表] 外場でドライブされた自己駆動粒子集団が表現する情報処理能力2024

    • 著者名/発表者名
      高見利也, 松木俊貴, 末谷大道
    • 学会等名
      日本物理学会2024年春季大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-22KK0159
  • 1.  末谷 大道 (40507167)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 1件
  • 2.  赤穗 昭太郎 (40356340)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  一宮 尚志 (90455618)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  矢尾 育子 (60399681)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 5.  三浦 佳二 (60520096)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 6.  高見 利也 (10270472)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件

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