Leaky Integrated-and-Fire Neuron型CNNによる画像処理
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概要
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本稿ではLIFN(Leaky Integrated-and-Fire Neuron)について紹介する.これは積分発火モデルと呼ばれる人間の神経回路モデルのひとつであり,ニューロンとして大事な特性,減衰を伴う入力の蓄積と神経発火が組み込まれたモデルである.細胞内電位が蓄積されていき,ある閾値まで電位が達したときに活動電位(スパイク)が発生し,再びまた細胞内電位が初めの状態に戻るといった現象を繰り返す.このスパイクの集合をパルス列の集合体と考えるのならば,CNN(Cellular Neural Network)におけるセルの状態をパルス列にΣΔ変調するローカルなダイナミクスの代わりにLIFNをCNNに組み込むことが可能であるといえる.本稿では,CNNにより画像復元をΣΔ変調を用いる場合,LIFNを組み込む場合の2ケースで行い,その原信号再現性をPSNR(Peak Signal to Noise Ratio)を用いて検証,比較した.
- 2011-06-23
著者
-
青森 久
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
田中 衛
上智大学大学院理工学研究科
-
青森 久
東京理科大学理工学部
-
田中 衛
上智大学大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
前沢 伸太郎
上智大学大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
田中 衛
上智大学大学院 理工学研究科理工学専攻 情報学領域 田中衞研究室
-
青森 久
東京理科大学 理工学部
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