パルス形ハードウェアカオスニューロンモデルを用いたNNの局所情報処理(アナログ信号処理)
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概要
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数理モデルによるパルス形のニューロンモデルを用いて,NN(Neural Network)の局所情報処理に関する様々なコーディング仮説が報告されている.しかし,入力パルス列に対しニューロンが,カオス的に応答する場合のコーディング方法は明らかにされていない.我々は,NN全体の情報処理を考える場合,数理モデルではNNの規模やその情報処理の解明には限界があるため,ハードウェアモデルを用いて研究を進めている.本論文では,先に提案した,細胞体モデル・軸索モデル・シナプスモデルで構成したパルス形ハードウェアカオスニューロンモデルを用いてNNを構築し,カオス的なパルス列の局所的な情報処理について検討している.まず,軸索モデルに振幅のカオス的なパルス列を入力した場合の,複雑なパルス間隔時系列に変換する波形情報処理について明らかにしている.次に,その波形情報処理をもとにNNを構成し,入力した周期パルス列のパルス周期を入力情報として,出力パルス列の瞬時発火率に入力情報がコーディングされ,入力情報が出力パルス列に伝達している事を明らかにし,NNの局所情報処理におけるコーディング方法を示唆している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-09-01
著者
-
関根 好文
日本大学理工学部
-
齊藤 健
日本大学理工学部精密機械工学科
-
齊藤 健
日本大学文理学部物理学科・物理生命システム科学科
-
関根 好文
日本大学
-
齋藤 健
日本大学文理学部
-
齊藤 健
日本大学
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