デジタルスパイクニューロンとそのスパイク列近似能力について
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概要
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デジタルスパイクニューロン(DSN)はシフトレジスタで構成され、様々なスパイク間間隔を有するスパイク列を発生できる。本稿では与えられたスパイク列を近似するためのDSNの学習則を考察する。例題として、カオス的アナログスパイクニューロンが発生するスパイク列を教師信号としてDSNが受け取る場合を考える。学習によりDSNがサンプルされたカオス的スパイク列を小さい誤差で近似できることを示す。
- 2007-04-18
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
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
-
烏飼 弘幸
法政大学工学部情報電気電子工学科
-
斎藤 利通
法政大学工学研究科電気工学専攻
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