島崎 秀昭

J-GLOBALへ         更新日: 18/11/06 22:48
 
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研究者氏名
島崎 秀昭
URL
http://goo.gl/viSNG
所属
京都大学
職名
特定准教授
学位
Ph.D.
ORCID ID
0000-0001-7794-3064

プロフィール

京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 特定准教授(2017- ) ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン シニアサイエンティスト(2016- ) 理化学研究所脳科学総合研究センター研究員(2011-2016) マサチューセッツ工科大学訪問研究員(2009-2010) 理化学研究所脳科学総合研究センター訪問研究員(2007-2010) 日本学術振興会特別研究員(2006-2008, 2008-) 京都大学理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士(理学)(2007) ジョンズ・ホプキンス大学医学部神経科学科修士(神経科学)(2003) 慶應義塾大学理工学部物理情報工学科学士(工学)(2000)

研究キーワード

 
 

研究分野

 
 

経歴

 
 
   
 
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 / ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン 特定准教授 / シニアサイエンティスト
 

受賞

 
2016年10月
The 23rd International Conference on Neural Information Processing Excellent paper award
 
2009年9月
日本神経回路学会大会研究賞
 
2006年9月
日本神経回路学会奨励賞
 

論文

 
島崎 秀昭
日本神経回路学会誌   25(3) 86-103   2018年9月
本稿は生物の認識と行動の環境への適応に関する理論の解説を行う.始めに環境の階層モデルに対する近似推論法を紹介し,サプライズ最小化の原理から生物の認識及び行動の説明を試みるFristonらの自由エネルギー原理を機械学習の立場から概観する.次に階層モデルによるアプローチを情報理論の観点から考察し,情報量最大化原理に基づく古典的な知覚の理論や非線形信号処理との関係を解説する.最後に認識のモデルに対する熱力学的な取り扱いを紹介し,学習過程のエントロピー・自由エネルギーのダイナミクスを考察して熱力学...
Jimmy Gaudreault, Hideaki Shimazaki
Lecture Notes in Computer Science   11141 641-651   2018年   [査読有り]
In this study, we analyzed the activity of monkey V1 neu- rons responding to grating stimuli of different orientations using inference methods for a time-dependent Ising model. The method provides optimal estimation of time-dependent neural intera...
Kass RE, Amari S, Arai K, Diekman CO, Diesmann M, Doiron B, Fairhall A, Fiddyment GM, Fukai T, Grün S, Harrison MT, Helias M, Nakahara H, Teramae J, Thomas PJ, Reimers M, Rodu J, Rotstein HG, Shea-Brown E, Shimazaki H, Shinomoto S, Yu BM, Kramer MA
Annual Review of Statistics and Its Application      2018年   [査読有り]
MaBouDi H, Shimazaki H, Giurfa M, Chittka L
PLoS Computational Biology   13(6) e1005551   2017年6月   [査読有り]
Donner C., Obermeyer K., Shimazaki H.
PLoS Computational Biology   13(1) e1005309   2017年1月   [査読有り]
The models in statistical physics such as an Ising model offer a convenient way to characterize stationary activity of neural populations. Such stationary activity of neurons may be expected for recordings from in vitro slices or anesthetized anim...
Safura Rashid Shomali, Majid Nili Ahmadabadi, Hideaki Shimazaki, Seyyed Nader Rasuli
Journal of Computational Neuroscience   44(2) 147-171   2018年3月   [査読有り]
Donner C and Shimazaki H
Lecture Notes in Computer Science   9949 104-110   2016年9月   [査読有り]
Mochizuki Y, Onaga T, Shimazaki H, Shimokawa T, Tsubo Y, Kimura R, Saiki A, Sakai Y, Isomura Y, Fujisawa S, Shibata K, Hirai D, Furuta T, Kaneko T, Takahashi S, Nakazono T, Ishino S, Sakurai Y, Kitsukawa T, Lee JW, Lee H, Jung MW, Babul C, Maldonado PE, Takahashi K, Arce-McShane FI, Ross CF, Sessle BJ, Hatsopoulos NG, Brochier T, Riehle A, Chorley P, Grün S, Nishijo H, Ichihara-Takeda S, Funahashi S, Shima K, Mushiake H, Yamane Y, Tamura H, Fujita I, Inaba N, Kawano K, Kurkin S, Fukushima K, Kurata K, Taira M, Tsutsui K, Ogawa T, Komatsu H, Koida K, Toyama K, Richmond BJ, Shinomoto S
The Journal of neuroscience   36(21) 5736-5747   2016年5月   [査読有り]
Chou M.Y., Amo R., Kinoshita M., Cherng B.W., Shimazaki H., Agetsuma M., Shiraki T., Aoki T., Takahoko M., Yamazaki M., Higashijima S., and Okamoto H.
Science   352(6281) 87-80   2016年4月   [査読有り]
HaDi MaBouDi, Hideaki Shimazaki, Shun-ichi Amari, Hamid Soltanian-Zadeh
Vision Research   120 61-73   2016年3月   [査読有り]
Natural scenes contain richer perceptual information in their spatial phase structure than their amplitudes. Modeling phase structure of natural scenes may explain higher-order structure inherent to the natural scenes, which is neglected in most c...

Misc

 
島崎 秀昭,吉田 正俊,田口 茂,磯村 拓哉, 田中 琢真,大羽 成征,乾 敏郎
日本神経回路学会誌   25(3) 51-52   2018年9月
島崎 秀昭,大羽 成征,吉田 正俊
日本神経回路学会誌   24(4) 228-232   2017年12月   [依頼有り]
島崎 秀昭
脳科学若手の会      2014年1月   [依頼有り]
Fukai T, Shimazaki
Optogenetic activation of an inhibitory network enhances feedforward functional connectivity in auditory cortex      2014年1月   [依頼有り]
Fukai T and Shimazaki H: F1000Prime Recommendation of [Hamilton LS et al., Neuron 2013,80(4):1066-76]. Faculty of 1000, 10 Jan 2014; DOI: 10.3410/f.718185775.793489321.
島崎 秀昭
生物物理   53(2) 103-104   2013年   [査読有り][依頼有り]

書籍等出版物

 
Dynamic Neuroscience
Ed. Zhe Chen and Sridevi Sarma (担当:分担執筆, 範囲:Chapter 11: Neural Engine Hypothesis)
Springer, Cham   2018年1月   ISBN:978-3-319-71975-7
金澤一郎 (監修), 宮下保司 (監修) (担当:単訳, 範囲:付録F:神経科学への理論的アプローチ:単一ニューロンからネットワークまで)
メディカルサイエンスインターナショナル   2014年4月   ISBN:4895927717

講演・口頭発表等

 
Hideaki Shimazaki, Magalie Tatischeff, Jimmy Gaudreault, Christian Donner
Analysis and Synthesis for Human/Artificial Cognition and Behaviour   2018年10月22日   
Methods in thermodynamics and statistical mechanics are useful to understand activity of interacting neurons that collectively process information. Most approaches that use a model in statistical mechanics, namely an Ising model, assume stationary...
Jimmy Gaudreault and Hideaki Shimazaki
The 27th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2018)   2018年10月5日   European Neural Network Society
The active inference in decision making by adult zebrafish revealed by in-vivo imaging of the telencephalic neural activities in the closed-loop virtual reality environment
The 41st Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society   2018年7月27日   
Selecting a logical behavioral choice from the available options, i.e. decision making is essential for animals. Recently, adult zebrafish has drawn attention as a model animal for the study of decision making due to its capability of various adap...
島崎 秀昭
第6回 数理モデリング研究会   2018年7月6日   
神経細胞の集団活動のメカニズムについて考察した最近の研究を紹介する.神経細胞集団の発火活動の高次統計構造を調べるとスパースな発火活動を示していることが知られている [1,2] がその生成メカニズムは明らかになっていない.今回,生体内の条件に近い状態における積分発火ニューロンの解析的な入出力関係を導出した[3]のを機会として,この解を用いて共通入力によって生成される集団発火活動の相関構造を調べた.スパースな発火を生成する複数の神経回路を調べて視覚野神経細胞の活動と比べることで,基本となる回路...
State-space analysis of an Ising model reveals contributions of pairwise interactions to sparseness, fluctuation, and stimulus coding of monkey V1 neurons
脳と心のメカニズム第18回冬のワークショップ   2018年1月9日   
Fluctuations of event occurrences in a variety of networks   2017年11月15日   Shigeru Shinomoto (Kyoto University), Takaaki Aoki (Kagawa University) Ryota Kobayashi (NII), Taro Takaguchi (NICT), Hideaki Shimazaki (Kyoto University, HRI)
In this talk, we will summarizes reported findings on variable and sparse population activity, and suggest computational models that explain it. Analysis of higher-order interactions among spiking activities of neurons revealed sparse population a...
神経細胞集団活動の統計数理 [招待有り]
島崎 秀昭
玉川大学 脳科学ワークショップ   2017年9月27日   玉川大学
脳の神経細胞はスパイクと呼ばれるイベントを介して情報のやりとりを行い,協調して情報を処理している.このように相互作用するイベント生成システムの記述として,講演者はこれまで統計学・機械学習・統計物理学・熱力学の知見を横断的に使用して神経細胞の情報処理にせまる手法を開発してきた.本講演ではこれらの手法により明らかになった神経細胞の集団活動の特徴を紹介する.
鳥越 万紀夫, Islam Tanvir, 柿沼 久哉, 島崎 秀昭, 馮 志聰, 青木 田鶴, 深井 朋樹, 岡本 仁
第40回日本神経科学大会   2017年7月23日   日本神経科学会
One of major goals in neuroscience is to understand how the dynamics of neural activities across multiple brain regions generate function. For this, model animal, in which we can simultaneously capture the neural activity from multiple brain regio...
神経活動データの時系列モデリング入門 [招待有り]
島崎 秀昭
第8回脳科学若手の会合宿   2017年3月4日   脳科学若手の会
脳の神経細胞ネットワークはスパイクを伝達して情報処理を行っています.私たちの外界に対する認識や行動はこの離散的信号に書き込まれていると言ってよいかもしれません.従ってこの時系列信号を扱う統計・数理が必要です.スパイク活動データの統計構造は外界からの入力に依存するだけでなく,ネットワーク構造やスパイク生成・シナプス入力にまつわる非線形性によっても規定されます.このことは統計モデルを用いて神経活動を調べることで,背後のネットワークや非線形演算を担うメカニズムに関する知見が得られることを意味しま...
Exact analysis of spike­timing and higher­order interactions of neurons at the threshold regime suggests network architecture underlying sparse population activity
S. R. SHOMALI, M. NILI AHMADABADI, S. RASULI, H. SHIMAZAKI
Society for Neuroscience 2016   2016年11月12日   
The accurate prediction of how spiking of a presynaptic neuron affects spike timing of a postsynaptic neuron in vivo has significant importance in a variety of questions in Neuroscience. An exact solution for this problem under conditions resembli...

担当経験のある科目

 
 

競争的資金等の研究課題

 
優秀若手研究者海外派遣事業 (特別研究員)
日本学術振興会: 優秀若手研究者海外派遣事業
研究期間: 2010年 - 2011年    代表者: 島崎 秀昭
日本学術振興会特別研究員
日本学術振興会: 特別研究員制度
研究期間: 2008年 - 2012年    代表者: 島崎 秀昭
研究課題番号:08J01386
数物系科学 統計科学
神経科学への応用を目的とした高次相関を持つスパイク時系列群の作成と推定手法の開発
日本学術振興会特別研究員
日本学術振興会: 特別研究員制度
研究期間: 2006年 - 2008年    代表者: 島崎 秀昭
研究課題番号:06J02651
数物系科学 統計科学
神経科学への応用を目的としたポイントプロセスからの強度過程の統計的推定問題

委員歴

 
2018年3月
 - 
現在
日本神経回路学会  理事
 
2014年2月
 - 
2016年3月
文部科学省科学技術政策研究所科学技術動向研究センター  専門調査員