K-L情報量を用いたスパイキングニューラルネットワークのSTDP型学習則(NLP一般)
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概要
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本研究では、スパイキングニューラルネットワークの学習則について提案する。近年、スパイキングニューラルネットワーク(パルス型ニューラルネットワークとも言われる)に関心が集まっている。背景としては、生物の神経細胞の働き方に最も近い人工的なニューロンモデルで、シナプス可塑性の学習則においても、前後シナプスの発火タイミングに依存して荷重値が変化している(STDP)という知見が得られたことである。STDP発見に伴い、スパイキングニューロンに適用する工学的な学習則は何か、学習則とSTDPとの関連は何かという問題がある。そこで、本研究では、従来のニューラルネットワークで良く使われているKullback-Leibler (KL)情報量を用いて、スパイキングニューロンに応用できる新しい学習則を提案し、それとSTDPとの関連を議論する。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-11-12
著者
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