シグマデルタ型セルラーニューラルネットワークにおける時空間ダイナミクス

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC2-7

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): spatio-temporal dynamics on sigma-delta cellular neural network

著者名: 青森 久(東京理科大学),大竹 敢(玉川大学),松田 一朗(東京理科大学),伊東 晋(東京理科大学),田中 衞(上智大学)

著者名(英語): Hisashi Aomori(Tokyo University of Science),Tsuyoshi Otake(Tamagawa University),Matsuda Ichiro(Tokyo University of Science),Susumu Itoh(Tokyo University of Science),Mamoru Tanaka(Sophia University)

キーワード: セルラーニューラルネットワーク|シグマデルタ変調|時空間ダイナミクス時空間ダイナミクス|cellular neural network|sigma-delta modulation|spatio-temporal dynamics

要約(日本語): セルラーニューラルネットワーク(CNN)は人間の網膜的情報処理を模した人工神経回路網(ANN)であり, 画像処理に広く用いられてきている. CNNはテンプレートと呼ばれる空間フィルタの組み合わせにより様々な機能を有し, あるテンプレートを用いると空間領域でのシグマデルタ変調器として動作する(シグマデルタCNN). シグマデルタCNNは網膜系のニューロダイナミクスにおけるパルス情報伝達システムと類似しており網膜系をよく記述できたモデルと言える.
　本研究では, シグマデルタCNNのセル(ニューロン)が呈する複雑な時空間ダイナミクス解析の基礎的研究として, セルを空間的に結合する係数であるAテンプレートの結合範囲及び結合強度を変化させた際の各セルの時空間ダイナミクスをコンピュータシミュレーションにより調査を行う.

PDFファイルサイズ: 2,934 Kバイト