パルスニューロンモデルを用いたブロック構造ニューラルネットワーク

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS2-1

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Block-Based Neural Networks with Pulse Neuron Model

著者名: 井口 翔太(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): syota Iguchi(Chiba University),seiichi Koakutsu(Chiba University),takashi Okamoto(Chiba University),hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: 自律移動ロボット|パルスニューロンモデル|ニューラルネットワーク|Particle Swarm Optimization|Mobile Robot|Pulse Neuron Model|Neural Network|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): 本稿では，よりハードウェア実装に適したBBNN（Block-Based Neural Networks）の構築を目的として，従来のBBNN のニューロンにパルスニューロンモデルを採用したブロック構造パルスニューラルネットワーク（Block-Based Pulsed Neural Networks）を提案する。 提案手法の有効性を検証するために，提案手法をXOR 問題，自律移動ロボットのコントローラに応用した結果，従来のBBNNと同等の結果が得られ，提案手法の有効性が示された。

PDFファイルサイズ: 3,633 Kバイト