順序関係を学習するパルスニューロンモデルに関する研究
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概要
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人間の脳神経細胞を模したモデルの一つとしてパルスニューロンモデルがある.パルスニューロンモデルは入出力が0または1というパルス列であるため演算コストが小さく,時間的に減衰する電位を持つことで時系列情報を扱うことができるという特徴を持つ.しかし各素子が判定する情報はある時刻における入力頻度パターンのみであり,入力の順序関係は考慮に入れられていない.そこで本研究ではパルスニューロンモデルを用いて順序関係を学習するための方法として,複数組の結合重みを用意し,内部電位の変化によって結合重みの組を切り替える方法を提案する.これにより特定の順序で入力された場合に特定のパルスニューロンモデルが適切に結合重みの組を切り替え,内部電位が最も高くなることで,適した入力順序であることを判断する.実験結果より提案手法により順序関係を適切に判断できることを確認した.また本手法は全素子を結合する連想記憶手法より,結合数や素子数を少なくでき回路規模を小さくできる.
- 2011-12-13
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
岩佐 要
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名工大
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩佐 要
名古屋工業大学大学院
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
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