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J-GLOBAL ID:202002210139778051   整理番号:20A1130522

フィードフォワードニューラルネットワークにおける確率共鳴に及ぼすネットワークトポロジーの影響【JST・京大機械翻訳】

Effects of network topologies on stochastic resonance in feedforward neural network
著者 (6件):
資料名:
巻: 14  号:ページ: 399-409  発行年: 2020年 
JST資料番号: W4175A  ISSN: 1871-4099  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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信号伝搬に及ぼすネットワークトポロジーの影響を詳細にノイズのあるフィードフォワードニューラルネットワークにおいて研究して,そこでは,ネットワークトポロジーを,同じ,均一および指数関数として,それぞれFFNsの程度と外部度分布の両方を変化させることによって調整した。同じ外部刺激と雑音が3つの異なるネットワークトポロジーに適用されるとき,確率的共鳴が3つのFFNsに現れた。最適雑音強度はネットワークの層指数の増加とともに減少することが分かった。一方,同じ分布を有するFFNのQ指数は,他の2つのFFNsのそれより高く,ニューロン発火活性と外部刺激の間の同期が,同じ分布を有するFFNにおいてより明白であることを示した。外部刺激の時間サイクルに対する最適パラメータ領域と雑音強度を,3つのFFNsに対して見出した。その中で,刺激のパラメータがこの領域に設定されると,共鳴がより容易に誘起される。さらに,同程度,平均膜電位および共鳴性能の間の関係を,ニューロンレベルで研究し,同じ程度の分布を有するFFNのニューロンの平均膜電位およびQ指数の両方が,それらのネットワークトポロジーによる他の2つのFFNsのそれよりも互いに一致することを見出した。要約すると,シミュレーションはネットワークトポロジーがFFNsの信号伝搬に影響するのに本質的な役割を果たすことを示した。Copyright Springer Nature B.V. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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脳・神経系モデル 
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