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J-GLOBAL ID：201702284522079286   整理番号：17A1257481

液体状態機械生体模倣ロボットアームコントローラにおける短期可塑性【Powered by NICT】

Short-term plasticity in a liquid state machine biomimetic robot arm controller

著者 (5件)： de Azambuja R. (School of Computing, Electronics and Mathematics, University of Plymouth, Plymouth, Devon, United Kingdom) ,  Klein F. B. (School of Computing, Electronics and Mathematics, University of Plymouth, Plymouth, Devon, United Kingdom) ,  Adams S. V. (School of Computing, Electronics and Mathematics, University of Plymouth, Plymouth, Devon, United Kingdom) ,  Stoelen M. F. (School of Computing, Electronics and Mathematics, University of Plymouth, Plymouth, Devon, United Kingdom) ,  Cangelosi A. (School of Computing, Electronics and Mathematics, University of Plymouth, Plymouth, Devon, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 3399-3408  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物学的ニューラルネットワークである異なるシナリオで四肢を制御し,高精度とロバスト性であった。生物におけるニューラルネットワークをスパイクによる通信として,現代の神経形態学的システムは,そのスパイクベースニューロンモデルの使用を模倣することを試みた。液体状態マシン(LSM),スパイキング単位から作られた貯蔵コンピューティングシステムの特別な型は,最初に導入した場合,外部層に及ぼす塑性を有し,また貯留層自体の中で短期可塑性(STP)。しかし,現在利用可能な最も神経形態学的ハードウェアは短期的な抑うつ状態および促進の両方を実装せず,それらのいくつかは全くSTPを支持しない。本研究では,LSMで制御された2自由度のシミュレートされたロボットアームを用いた実験的方法でSTPの影響を試験した。四軌道が学習されると動的時間ワーピングを分析し,それらの生殖をベンチマークとしてコストを蓄積した。二つの異なる装置貯水池におけるSTPの使用を示したからであった三試験軌道の一つに有用でないがこの特別なロボットタスクのための計算的に安価である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 貯水池 ,  自由度 ,  *ロボットアーム ,  ロバスト性 ,  ハードウェア ,  *塑性 ,  ベンチマーク ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 低価格 ,  貯留層 ,  貯蔵コンピューティング ,  神経形態学 ,  高精度 ,  *生体模倣 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生体模倣ロボット ,  コントローラ ,  短期 ,  可塑性