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J-GLOBAL ID：201802241443433489   整理番号：18A0161176

スパイキングニューラルネットワークアーキテクチャにおける符号化,fMRIデータの学習と分類のための新しいアルゴリズム:動的認知過程のモデル化と理解の事例【Powered by NICT】

New Algorithms for Encoding, Learning and Classification of fMRI Data in a Spiking Neural Network Architecture: A Case on Modeling and Understanding of Dynamic Cognitive Processes

著者 (5件)： Kasabov Nikola (Knowledge Engineering and Discovery Research Institute, Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand) ,  Zhou Lei (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Gholami Doborjeh Maryam (Knowledge Engineering and Discovery Research Institute, Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand) ,  Gholami Doborjeh Zohreh (Knowledge Engineering and Discovery Research Institute, Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand) ,  Yang Jie (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems  (IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems)
巻： 9  号： 4  ページ： 293-303  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2443A  ISSN： 2379-8920  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,ニューラルネットワークのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の第三世代,機能的磁気共鳴画像法(fMRI)データとして測定した動的,空間-時間,認知脳過程をモデル化するために用いることができることを論じた。本論文では,次の新しいアルゴリズムを紹介したNeuCube SNNアーキテクチャ:スパイク列にコードするfMRIデータに基づく新しい方法を提案した;三次元SNN貯水池におけるfMRIデータの教師なし学習認知状態の分類理解認知動力学の目的のための連結性の可視化と解析。法は,画像を見ると文章を読むのベンチマークfMRIデータからの認知データモデル化の二つの事例研究で例証した。Copyright 2018 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： データモデル ,  三次元 ,  *アルゴリズム ,  *計算機アーキテクチャ ,  教師なし学習 ,  画像 ,  可視化 ,  事例研究 ,  連結性 ,  *ニューラルネットワーク ,  *モデリング ,  *符号化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *スパイキングニューラルネットワーク ,  *機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 符号化 ,  fMRI ,  学習 ,  分類 ,  アルゴリズム ,  認知過程 ,  モデル化 ,  理解