シナプス結合とGap Junctionを用いたカオス応答を示すハードウェアスモールワールドニューラルネットワークに対する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT22053

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2022/09/26

タイトル(英語): A Study on Hardware Small World Neural Network with Chaotic Response Using Synaptic Connections and Gap Junctions

著者名: 山口 拓人(日本大学),佐伯 勝敏(日本大学),佐々木 芳樹(日本大学)

著者名(英語): Takuto Yamaguchi(Nihon University, Graduate School),Katsutoshi Saeki(Nihon University),Yoshiki Sasaki(Nihon University)

キーワード: パルス形ハードウェアニューロンモデル|スモールワールドニューラルネットワーク|ギャップジャンクション|軸索|シナプス結合|カオス|Pulse-type Hardware Neuron Model|Small World Neural Network|Gap junction|Axon|Synaptic connection|Chaos

要約(日本語): 脳機能のカオスダイナミクスにおける信号の解析は、技術的に困難である。しかし、電子回路で構築されたニューロンモデルのカオスダイナミクスを解析することで、その役割を推定することは可能である。_x000D_ 本論文では、Gap Junctionと化学シナプス結合を持つパルス形ハードウェアカオスニューロンモデル(P-HCNM)を用いて、カオススモールワールドニューラルネットワークを提案する。その結果、本研究で用いた全てのP-HCNMにおいて、回路シミュレーションによりカオス応答が得られることを明らかにした。

要約(英語): It is technically difficult to analyze signals in the chaotic dynamics of brain function. However, it is possible to estimate the role by analyzing the chaotic dynamics of neuronal models constructed in electronic circuits._x000D_ In this paper, we suggest a small world neural network using pulse-type hardware chaotic neural model (P-HCNM) with Gap Junction and chemical synaptic connection. As a result, it is clarified that the chaotic response of all the P-HCNM in the hardware SWNN can be obtained by circuit simulation.

本誌: 2022年9月29日-2022年9月30日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 45-49 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 695 Kバイト