デジタルスパイクニューロンの学習アルゴリズム構築へのアプローチ(ニューロハードウェア,「ニューロハードウェア」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)は様々なスパイク間間隔(ISI)系列を有するスパイク列を発生できる。DSNはシフトレジスタの結合系であり、レジスタ間の結線のパターンがISI系列のダイナミクスを決定する重要なパラメータである。本稿では、まず結線パターンとスパイク列の特性の基本的な関係を明らかにする。次に同関係を基にして、結線パターンのつなぎ換えに基づいたDSNに対する学習アルゴリズムを提案する。DSNは教師信号として、未知の結線パターンを有する教師DSNが発生するISI系列を受け取る。提案アルゴリズムが「ISI系列を教師信号として未知の結線パターンを推定できるか?」という基本問題への一つのアプローチになり得る事を明らかにする。
- 2006-11-04
著者
-
鳥飼 弘幸
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
斎藤 利通
法政大学工学部情報電気電子工学科
-
鳥飼 弘幸
法政大学工学部情報電気電子工学科
-
鳥飼 弘幸
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
斎藤 利通
法政大学工学部
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