文献

J-GLOBAL ID：202002273545024725   整理番号：20A2616531

スパイキングニューラルネットワーク用語の解析,設計,可視化のためのフレームワーク 第2部:非線形応答曲面【JST・京大機械翻訳】

A Framework for Analyzing, Designing, and Visualizing Spiking Neural Networks-Part II: Nonlinear Response Surfaces

著者 (2件)： Koohestan-Mahalian Fatemeh (Electrical and Computer Engineering Department, The University of Utah, Salt Lake City, UT, USA) ,  Cotter Neil E. (Electrical and Computer Engineering Department, The University of Utah, Salt Lake City, UT, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 203945-203964  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 2部研究のこの第2部では,非線形シナプス応答に拡張し,スパイキングニューロンとネットワークを解析,設計,可視化するために,応答曲面(RSs)と呼ばれる新しいフレームワークを提案した。RSはスパイキングニューロンの入力と出力発火時間の伝達関数であり,与えられた時間でニューロンを火災する入力スパイク時間の全てのパターンを示す。パートIIでは,より現実的なシナプス後電位波形をモデル化するために4つの数学的に扱いやすい関数を提示し,非線形RSフレームワークを作成するために,パートIの線形RSフレームワークを構築した。次に,線形と非線形RSフレームワーク間の定性的差異と非線形RSフレームワークを用いたPart Iの再検討問題について論じ,非線形スパイキングニューロンの伝達関数をグラフ化し,効率的なスパイキング-XORゲートを設計し,反復SNNにおける位相追跡を解析し,入力発火時間の集合を与えるスパイキングニューロンの出力発火時間を計算するための伝達関数を開発した。非線形RSフレームワークに対して,非線形スパイキングニューロンの出力発火時間は,入力スパイク時間(位置として作用)と重み(質量として作用)と固定遅延プラス二次補正の重心と等価であることを示した。二次重心補正は線形と非線形RSフレームワークの間の主な差異の1つである。再帰ネットワークに対して,非線形RSフレームワークは,非線形ポストシナプスポテンシャル波形の滑らかな形状により,線形SNNと比較してより安定な挙動を示した。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： 伝達関数 ,  火災 ,  *ネットワーク ,  ニューロン ,  シナプス ,  性差 ,  *可視化 ,  重心 ,  線形性 ,  位相 ,  シナプス後電位
準シソーラス用語： 非線形応答 ,  スパイキングニューロン ,  *スパイキングニューラルネットワーク ,  着火時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： スパイキングニューラルネットワーク ,  用語 ,  解析 ,  設計 ,  可視化 ,  フレームワーク ,  非線形応答 ,  曲面