コンダクタンスニューロンモデルを用いた順序回路の実現

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概要

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連続状態機械(GSM)はRecurrent Neural Network(RNN)で実現される。RNNは一般に形式ニューロン・モデルによって実装されている。しかし、形式ニューロン・モデルは時系列情報を扱うことができない。そのためにRNNは厳密には時間連続ではない。そこで、本論文では、まず本当に時系列情報を扱うことができるニューロンモデルを探すために、従来提案されてきた種々のニューロンモデルを比較し、膜電位に基づくニューロン・モデルには問題があることを示した。そこで次に、コンダクタンスに基づく新しいニューロン・モデルを提案した。さらに、そのモデルにより論理ゲートを設計し、順序回路を実装した。この回路は時間入力の変化に応じて時間連続に動作する。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-07-18

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