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J-GLOBAL ID：202002244381041601   整理番号：20A0492833

PCNN機構とそのパラメータ設定【JST・京大機械翻訳】

PCNN Mechanism and its Parameter Settings

著者 (3件)： Deng Xiangyu (College of Physics and Electronic Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, China) ,  Yan Chunman (College of Physics and Electronic Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, China) ,  Ma Yide (School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 31  号： 2  ページ： 488-501  発行年： 2020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： パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)モデルは,ディジタル画像を処理するためにニューロンの同期パルスバーストを用いる訓練なしの第三世代人工ニューラルネットワークであるが,徹底的な理論研究の欠如はその広範囲な応用を制限する。PCNNの動作機構を解析することにより,第二反復で発火するニューロンの発火時間と第二反復で消滅するニューロンの発火時間の表現を示した。さらに,PCNNの現象を見出し,火災消火を数学的に結合させた。上記の解析に基づいて,火災消火ニューロンの再発火が全ての発火ニューロンが消火された時にのみ可能になるPCNNのための新しい動作モードを提案した。また,このモード下でのパラメータ設定の制約条件を検討した。さらに,ネットワークパラメータと数学的に結合した消火,隣接ニューロンの結合,およびPCNNの収束速度の間の関係を解析した。さらに,PCNNにおける消火ニューロンの本質的規則性を実証し,次に,PCNNの最良の包括的性能を達成するための最適パラメータ設定を提案した。Copyright 2020 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： ニューラルネットワーク ,  消火 ,  バースト ,  パルス ,  規則度 ,  ディジタル画像 ,  *ニューロン ,  運転モード
準シソーラス用語： 最適パラメータ , 【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 (1件)： パラメータ