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J-GLOBAL ID：201902244860306046   整理番号：19A1771445

変動特性を持つ2Dニューラルネットワークにおける非同期多重通信チャネル【JST・京大機械翻訳】

Asynchronous Multiplex Communication Channels in 2-D Neural Network With Fluctuating Characteristics

著者 (4件)： Tamura Shinichi (NBL Technovator Co., Ltd, Sennan, Japan) ,  Nishitani Yoshi (Graduate School of Medicine, Osaka University, Suita, Japan) ,  Hosokawa Chie (Biomedical Research Institute, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Ikeda, Japan) ,  Mizuno-Matsumoto Yuko (Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo, Kobe, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 30  号： 8  ページ： 2336-2345  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  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： ニューロンはトランジスタのように振舞うが,変動特性を持つ。本論文では,いくつかの非同期多重通信チャネルを,8つの近傍間のランダムに生成された重みをもつ2次元メッシュニューラルネットワークにおいて確立できることを示した。ニューロンは,漏れのない,そして,変動する不応期と出力遅れによって,積分と発火ニューロンモデルによってシミュレーションした。送信ニューロン群の一つが刺激されると,信号はスパイク波の形で伝搬する。対応する受信ニューロン群は,非同期多重通信チャネルを形成するために学習された後に信号を同定することができる。このチャネルはリレーとして働く多くの中間/格子間ニューロンから構成されている。各ニューロンはI/Oとして,中継要素として,すなわち,マルチ使用ユニットとして動作することができる。グループ化と同期発火は自然神経回路網でしばしば見られ,空間多重通信と結合した安定/ロバスト通信に有効であると思われる。この通信パターンは,培養神経回路網に関する著者らの湿った実験室実験に対応し,耳とモバイル適応通信システムによる音同定に類似している。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  音響 ,  受信 ,  *多重化 ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  *チャネル ,  携帯電話 ,  神経回路網 ,  トランジスタ ,  *通信チャネル ,  *通信 ,  *二次元 ,  積分 ,  通信方式

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 変動特性 ,  2D ,  ニューラルネットワーク ,  非同期 ,  多重通信 ,  チャネル