パルス形ハードウェアニューロンを用いた階層型時系列パターン認識モデルに対する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS22-3

グループ名: 【C】平成22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: 2010/09/02

タイトル(英語): A Study on a Multilayer Temporal Pattern Recognition Model Using Pulse-Type Hardware Neurons

著者名: 陳 鋭(日本大学),関根 好文(日本大学)

著者名(英語): Rui Chen(Nihon University),Yoshifumi Sekine(Nihon University)

キーワード: 時系列パターン|階層型モデル|認識モデル|シナプス結合|ネオコグニトロン|temporal pattern|multilayer model|recognition model|synaptic connection|neocognitron

要約(日本語): 外界の事象を認識する機能は,生体の最も基本的な能力の一つで,これを工学的に応用する研究が盛んに行われている。我々は,階層型ニューラルネットワークモデルであるネオコグニトロンに着目し,音声などの時系列データのハードウェア認識モデルについて研究を行っている。本稿は,CMOSプロセスで構成可能なパルス形ニューロンモデルを用い,時系列パターン認識モデルを構成し,パターンの時間的伸縮などの識別ついて検討している。

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