デジタルスパイクニューロンの基本特性の解析と実装について(生命現象,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)はシフトレジスタの結合系であり,レジスタ間の結合を繋ぎかえることによって特性を変化させることができる.つまり,パラメータの動的更新が簡単に行えることからハードウェア化が容易だといえる.本研究では,特にデジタルスパイクニューロン(DSN)の学習アルゴリズムに着目し,この学習アルゴリズムにより求められたDSNスパイク列を距離測定への応用を考え,またそのシステムの構築を目的とする.
- 2009-03-03
著者
-
デトゥロン ロベルト
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
鳥飼 弘幸
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
鳥飼 弘幸
大阪大学基礎工学部システム科学科
-
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
-
烏飼 弘幸
法政大学工学部情報電気電子工学科
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