デジタルスパイクニューロンの基本的な学習について(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)
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概要
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デジタルスパイクニューロン(DSN)は離散時間と離散状態を有する系であり、様々なスパイク間隔からなるスパイク列を発生することができる。本稿では、所望の特性のスパイク列を発生させるためのDSNの学習アルゴリズムを発展させる基礎として、位置測定等への応用に適したスパイク列を発生させるためのDSNの学習を例題問題として考察する。まずDSNのパラメータ値とスパイク列の基本的な性質の関係を理論的に明らかにする。次に同理論結果を利用した基本的な学習アルゴリズムを提案し、学習の基本特性を解析する。同解析結果から、提案学習アルゴリズムによって位置測定等への応用に適したDSNのパラメータ値を効率的に探索できる事が示唆される。
- 2006-06-09
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