スパイキングニューラルネットワークにおけるキメラ様状態を用いた刺激分類【JST・京大機械翻訳】

Andreev Andrey V.; Ivanchenko Mikhail V.; Pisarchik Alexander N.; Pisarchik Alexander N.; Hramov Alexander E.

文献

J-GLOBAL ID：202002224260033227 整理番号：20A2482665

スパイキングニューラルネットワークにおけるキメラ様状態を用いた刺激分類【JST・京大機械翻訳】

Stimulus classification using chimera-like states in a spiking neural network

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資料名：
巻： 139 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： W0310A ISSN： 0960-0779 CODEN： CSFOEH 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

興奮性結合を有する双安定Hodgkin-Huxley(HH)ニューロンの複雑なネットワークは部分的にスパイクしたキメラ挙動を示す。著者らは,共存する静止状態およびスパイク状態を有するニューラルネットワークにおける入力刺激振幅の分類のために,このキメラ様状態を使用することを提案した。ネットワーク内の各ニューロンに適用される異なる付加雑音のため,ニューロンは非同一である。したがって,外部電流の振幅に依存して,ニューロンの一部は静止状態に留まるが,他の部分は振動する。ネットワーク内のニューロン間の結合強度を固定して,ネットワークニューロンと2つの出力ニューロンの間の結合強度を調整するために,2つの異なる振幅で外部パルス上のニューラルネットワークを訓練した。出力ニューロン間の阻害結合の有無において,分類器の2つの変異体を考察し,出力ニューロンが異なる振幅の外部パルスに応答する方法を研究した。提案した分類器の精度は,出力ニューロンが阻害的に結合したとき,100%に達し,これらのニューロンのうちの1つだけが活性化される。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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脳・神経系モデル , 中枢神経系

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