STDPシナプスモデルとGap Junctionモデルを用いたハードウェアカオススモールワールドニューラルネットワーク

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC12-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Hardware Chaotic Small World Neural Network with STDP Synaptic Models and Gap Junction Models

著者名: 山口 拓人（日本大学）,佐伯 勝敏（日本大学）

著者名(英語): Takuto Yamaguchi (Graduate School of Nihon University),Katsutoshi Saeki (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|Gap Junction|STDP|シナプス結合カオス|Pulse-type Hardware Neuron Model|Small World Neural Network|Gap Junction|STDP|Synaptic connectionChaos

要約(日本語): 生存状態での脳機能のカオス応答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モデルのカオス応答を解析することで、その役割を推測することが可能である。また、Gap Junctionは生体の記憶等において重要な役割を果たしていると考えられているが、これを用いた研究はあまり行われていない。
　本稿は、STDPを有するシナプスモデルおよびGap Junctionモデルを用いた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を構築した。その結果，シミュレーションによりシナプスモデルの結合を有している全ての細胞体モデルが同時にカオス発火を示し、STDPモデルによりカオス現象を保ち、学習が行えることを明らかにした。また、シナプスモデルのみで結合した細胞体モデルの発火との比較により、ニューラルネットワークのカオス誘起にGap Junctionモデルが有意に働くことを示唆した。