スパイキングニューラルネットワークにおける時空間パターン伝搬のための解析研究【JST・京大機械翻訳】

Hua Ning; He Xiangnan; Lu Wenlian; Feng Jianfeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206406702130 整理番号：22P0327572

スパイキングニューラルネットワークにおける時空間パターン伝搬のための解析研究【JST・京大機械翻訳】

Analytic Investigation for Spatio-temporal Patterns Propagation in Spiking Neural Networks

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

モーメント閉鎖法に基づき,ランダム点場の動力学を定量的および解析的に特性化するためにGauss確率場を構築した。このアプローチは,フィードフォワードまたは反復スパイクニューラルネットワークにおける同期スパイク伝搬を研究するための理論的ツールを提供した。励起と抑制シナプス後電位の間のバランスがシンファイア鎖の発生に必要であることを示した。特に,平衡ネットワークで,侵入と消滅の臨界パケットサイズを観察した。また,非同期環境における同期伝搬のための十分な解析条件を導き,さらに,安定なシンファイアチェーンを維持するための空間シナプス構造の可能性を明らかにすることができた。本知見はシミュレーションと良く一致し,ランダム点における時空間パターンの伝搬を理解するのに役立つ。【JST・京大機械翻訳】

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脳・神経系モデル

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