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J-GLOBAL ID：201902282710874522   整理番号：19A0394008

SpikePropにおける応答関数と学習法の見直しによる連続入力パターンに対する応答の改善

Response Function and Training Method to Improve Response to Successive Input Patterns in SpikeProp

著者 (4件)： 小野田憲悟 (三重大 大学院工学研究科) ,  高瀬治彦 (三重大 大学院工学研究科) ,  北英彦 (三重大 大学院工学研究科) ,  川中普晴 (三重大 大学院工学研究科)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 31  号： 1  ページ： 613-616  発行年： 2019年02月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,スパイキングニューラルネットワークの一種であるSpikePropにおいて,連続入力パターンに対する応答を改善することを目的とする。これに対し,ネットワークの構造についてはスパイク応答関数を変更することを,学習法については組み合わせパターン学習法を提案した。これらを併用することで,連続入力パターンに対する応答を改善した。具体的には,従来手法で正しく応答できなかった場合について,70%以上所望の応答が得られるよう改善できた。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  発火【生理】 ,  *機械学習 ,  神経回路網 ,  ニューロン ,  応答関数 ,  パターン認識 ,  応答時間 ,  応答特性 ,  *スパイキングニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 入力パターン ,  応答性

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• W. Maass, and C. M. Bishop: Pulsed Neural Network, The MIT Press, 1998.
• F. Ponulak and A. Kasiński: “Introduction to spiking neural networks: Information processing, learning and applications.,” Acta neurobiologiae experimentalis, Vol.71, No.4, pp. 409-433, 2010.
• 銅谷賢治ほか編: 脳の情報表現-ニューロン・ネットワーク・数理モデル-, 朝倉書店, 2002.
• S. M. Bohte: “The evidence for neural information processing with precise spike-times: A survey,” Neural Computing, Vol.3, No.2, pp. 195-206, 2004.
• 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, 2010.

タイトルに関連する用語 (3件)： 応答関数 ,  入力パターン ,  応答