スパイクタイミング依存シナプス可塑性を有するカオスニューラルネットワークの電子回路モデル

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT22075

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: 2022/12/06

タイトル(英語): Electronic Circuit Model of Chaotic Neural Network with Spike Timing Dependent Synaptic Plasticity

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),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|ＳＴＤＰ|シナプス結合|カオス|Pulse-type Hardware Neuron Model|Small World Neural Network|Gap Junction|STDP|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ラルネットワークのカオスダイナミクスを解析することで、その役割を推測することが可能である。_x000D_ 本稿は、スパイクタイミング依存シナプス可塑性(STDP)を有するカオスニューラルネットワークの電子回路モデルを提案し、そのモデルにおいて、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 the brain function. However, it is possible to estimate the role by analyzing the chaotic dynamics of neural networks constructed in electronic circuits._x000D_ In this paper, we suggest chaotic neural networks with spike timing dependent synaptic plasticity (STDP). As a result, it is clarified that the chaotic response of the neural network with STDP can be obtained by the circuit simulation.

本誌: 2022年12月9日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 81-84 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,410 Kバイト