スパイク依存のヘブ型学習則による精緻な時空間パターンの連想記憶
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概要
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本報告では精緻な時間情報を取り扱うニューロンのネットワークの学習機構について述べる。減衰の強い興奮性の入力からなるネットワークは, 各ニューロンが適切な時間遅れの選択を行うことで, 自己組織的に, 正確な時系列の学習が可能となる。また学習後のネットワークには, 時系列に対する一種の「連想記憶」の能力がある。すなわち, 学習後のネットワークは, 学習時の入力時系列とある程度近い入力に対して反応し, 想起された時系列は, 学習時に応答した時系列と同一のものとなる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-18
著者
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