カオス発生可能なパルス形ハードウェアニューロンモデルのCMOS実装とその応用
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概要
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生体の脳に存在する神経回路網は優れた情報処理能力を有しており，脳内に存在する神経回路網をモデル化し，工学的に応用することを目的に研究が行われている．特に，非同期，パルス，カオスの特徴を有する神経回路網モデルであるニューラルネットワークモデル（Neural Network model 以下，単にNNと略記）の構築は重要な研究テーマである．NN化にあたり，急速な発展を遂げている集積回路技術を用いることにより，脳型情報処理システムの構築が可能となる．NN中のニューロンモデルとしては生体のニューロンの特徴を有したモデルが有効であり，脳内での情報伝達手段であるパルス信号を近似的に模倣したパルス形ハードウェアニューロンモデル（以下，P-HNMと略記）が注目されている．また，ニューロンの細胞体からパルス波形を出力する状態，すなわち，発火する状態において，カオスの特徴をもった波形も報告されており，脳の情報処理機構に深く関与しているといわれている．更に，他のニューロンからシナプスを通して入力されるパルス信号は非同期で動作している．以上の点をふまえた非同期パルス形カオスNNを構築し工学的に応用するためには，単体のニューロンモデルとしてはP-HNMが必要不可欠である．本稿では，非同期パルス形カオスNNを構築することを目的に，簡単な回路構成で集積化可能なハードウェアニューロンモデルについて解説を行い，その応用例としてCPGモデルについて説明している．
- 2008-03-05
著者
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