FPGA上に実装した小脳ネットワークモデルにおけるタイミングメカニズムの研究(脳のモデルと生物模倣情報処理1,生物模倣情報処理,機械学習,一般)
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概要
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本研究では,回路動作の書き換えが可能なLSIであるFPGA上への実装に適した小脳ネットワークモデルの構築を行い,その挙動を解析した.その結果,顆粒細胞モデルの出力の系列は非再帰的であり,時間経過を表現できた.また,入力を変えると異なる系列が出力されることを示した.次に,入力を変えてタイミング学習を行わせると,メモリ上にタイミングを記憶することなく,各入力に応じた複数のタイミングを学習することができた.最後に,実際に本モデルの機能を実現する回路を設計し,その規模を求めた.その結果,本モデルは現存するFPGA上に実装可能な規模であった.従って,本モデルをFPGA上に実装することで,リアルタイムにタイミング学習を行えることが示唆された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-01-11
著者
-
西野 哲朗
電通大
-
西野 哲朗
電気通信大学電気通信学部
-
田中 繁
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
眞鍋 秀聡
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
本多 武尊
電気通信大学情報通信工学科
-
西野 哲朗
電気通信大学情報理工学研究科
-
松野 香菜子
電気通信大学大学院情報通信工学専攻
-
真鍋 秀聡
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
田中 繁
電気通信大学
-
本多 武尊
電気通信大学|理化学研究所脳科学総合研究センター運動学習制御チーム
-
西野 哲朗
電気通信大学 電気通信学部 情報通信工学科 情報メディア工学講座
-
松野 香菜子
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
西野 哲朗
電気通信大学 先進アルゴリズム研究ステーション
-
西野 哲朗
電気通信大学
-
西野 哲朗
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション
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