パルス形ハードウェアカオスニューロンモデルを用いた自己回帰回路におけるシナプス荷重効果

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概要

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生体の神経回路網には時間スケールの異なる様々な回帰回路が多く存在しており, そのため全体としてバーストやカオスの様な非常に複雑な非線形ダイナミクスを有すると考えられている。我々は, この神経回路網における信号の遅延フィードバック効果によるニューロンのダイナミクスについて研究を行っている。先に, 我々は, パルス形ハードウェアカオスニューロンモデル(以下, P-HCNMと略記する)を用いて自己回帰回路を構成し, フィードバック経路のシナプス遅延と軸索遅延がニューロンに与える効果の違いを明らかにした。今回, 自己回帰回路のメカニズムを明らかにすることを目的に, 外部入力のシナプス荷重とフィードバック入力のシナプス荷重が, ニューロンのダイナミクスに与える影響について基礎実験を行ったので報告する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1997-08-13

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