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J-GLOBAL ID：202002283860717549   整理番号：20A0972049

予測追跡のためのスパイク周波数適応による連続アトラクタ神経回路網のスパイキング【JST・京大機械翻訳】

Spiking Continuous Attractor Neural Networks with Spike Frequency Adaptation for Anticipative Tracking

著者 (6件)： Yu Liutao (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University,Beijing,China,100871) ,  Chu Tianhao (Beijing Normal University,Department of Physics,Beijing,China,100875) ,  Zhao Zhao (Peking University,Department of Micro/nanoelectronics,Beijing,China,100871) ,  Mi Yuanyuan (Center for Neurointelligence, Chongqing University,Chongqing,China,400044) ,  Yang Yuchao (Peking University,Department of Micro/nanoelectronics,Beijing,China,100871) ,  Wu Si (School of Electronics Engineering and Computer Science, IDG/McGovern Institute for Brain Research, Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, Peking University,Beijing,China,100871)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IWOFC  ページ： 1-3  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 連続アトラクタニューラルネットワーク(CANN)は,ニューラルシステムにおける方向,頭部方向および空間位置のような連続的特徴の符号化を記述するために適用されたニューラル情報表現および処理のための正準モデルである。具体的には,発火率モデルに基づく理論的研究により,スパイク周波数適応(SFA)のような負フィードバックを持つCANNは,連続的に移動する刺激を追跡する能力を持つことが分かった。本研究において,スパイキングニューラルネットワーク(SNNs)を用いた神経形態学的コンピューティングのブーム開発に直面して,著者らは,予測追跡を実行するために,SFAを有するスパイキング連続アトラクタニューラルネットワーク(S-CANN)を築き上げた。さらに,結合重み,外部入力,およびネットワークサイズに関して,モデルを単純化し,神経形態ハードウェアによる実装を容易にした。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： 簡素化 ,  ネットワーク ,  ハードウェア ,  *アトラクタ ,  負帰還 ,  *神経回路網
準シソーラス用語： スパイキングニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 予測 ,  追跡 ,  スパイク ,  適応 ,  アトラクタ ,  神経回路網