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J-GLOBAL ID：202202273707364119   整理番号：22A2080276

スパイキングニューラルネットワークとreward-modulated STDPによるリザバーコンピューティング

Reservoir computing with spiking neural networks and reward-modulated STDP

著者 (3件)： 鶴海杭之 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  田中剛平 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  田中剛平 (東大 ニューロインテリジェンス国際研究機構)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 65(NLP2022 1-25)  ページ： 31-35 (WEB ONLY)  発行年： 2022年06月02日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 先行研究にて,リザバーコンピューティングの代表的なモデルであるecho state network(ESN)の学習則としてreward-modulated Hebbian learning(RMHL)を用いて,非線形性やワーキングメモリを必要とするタスクが遂行できることが確かめられている.また,ESNより生物学的妥当性の高い,スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いたリザバーコンピューティングの代表的なモデルであるliquid state machine(LSM)を,強化学習に使った研究はあるが,RMHLに類似したSNNの学習則であるreward-modulated STDP(RM-STDP)が学習則として用いられたことはなかった.本発表では,リザバーにSNNを用い,RM-STDPによって学習するリザバーコンピューティングを,線形分離不可能なXOR問題に適用した実験について発表する.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  機械学習 ,  発火【生理】 ,  神経可塑性 ,  シナプス ,  強化学習 ,  賃金 ,  *スパイキングニューラルネットワーク ,  *リザバーコンピューティング ,  スパイクタイミング依存シナプス可塑性 ,  インセンティブ ,  カテコールアミン ,  第一アミン
準シソーラス用語： STDP ,  報酬

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

物質索引 (1件)： ドーパミン

引用文献 (20件)：

• W. Maass, T. Natschläger, and H. Markram, ”Real-time computing without stable states: a new framework for neural computation based on perturbations,” Neural Computation, vol.14, no.11, pp.2531-60, Nov. 2002.
• F. Ponulak and A. Kasiński, ”Supervised learning in spiking neural networks with ReSuMe: sequence learning, classification, and spike shifting,” Neural Computation, vol.22, no.2, pp.467-510, Feb. 2010.
• P. Ferré P, F. Mamalet, and S.J. Thorpe, ”Unsupervised feature learning with winner-takes-all based STDP,” Frontiers in Computational Neuroscience, vol.12, no.24, Apr. 2018.
• D.J. Saunders, D. Patel, H. Hazan, H.T. Siegelmann, and R. Kozma, ”Locally connected spiking neural networks for unsupervised feature learning,” Neural Networks, vol.119, pp.332-340, Nov. 2019.
• P. Wachirawit, S. Gopalakrishnan, and R. Kaushik, ”Reinforcement learning with low-complexity liquid state machines,” Frontiers in Neuroscience, vol.13, no.883, Jun. 2019.

タイトルに関連する用語 (3件)： スパイキングニューラルネットワーク ,  STDP ,  リザバーコンピューティング