Pulse Coupled Neural Networkにおけるカオス的同期集団の形成について
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概要
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本研究ではスパイク間隔がカオス的ダイナミクスを持つパルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)を構成し, そのカオス的同期現象について数値計算を元に解析を行った.具体的には, 2体結合系における同期条件の解析及び局所的興奮-大域的抑制型の結合を持つ1次元結合系における同期集団形成について検討した.1次元結合系に局所的な同期集団が複数形成された場合, ダイナミクスがカオス的なときは, 互いに異なる同期集団に属するニューロンのスパイク系列間には相互相関を持たないことが確認された.これらの結果から視覚処理過程のテンポラル・コーディングにおけるカオスの役割について検討した.カオス的なスパイク間隔を用いることでより多様な情報表現ができる可能性が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-01-21
著者
-
和田 充雄
北海道大学 大学院 工学研究科
-
石村 康生
Isas
-
石村 康生
北海道大学複合情報学専攻
-
Ishimura Kosei
Hokkaido University
-
山口 裕
北海道大学大学院理学研究科理学部数学専攻
-
山口 裕
北海道大学大学院工学研究科
-
和田 充雄
北海道大学
-
石村 康生
北海道大学:(現)宇宙航空研究開発機構
-
石村 康生
北海道大学
-
和田 充雄
北海道大学大学院情報科学研究科
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