パルス形ハードウェアNN構成用ニューロンのコンパートメントモデルの特性改善

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-4

グループ名: 【C】平成24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: 2012/09/05

タイトル(英語): A study on Characteristic Improvement of Compartment Models of the Neuron for Pulsu Type Hardware NN Composition

著者名: 大場 健太(日本大学),大瀧 光彦(日本大学),関根 好文(日本大学)

著者名(英語): Kenta Oba(Nihon University),Mitsuhiko Ootaki(Nihon University),Yoshifumi Sekine(Nihon University)

キーワード: パルス形ハードウェアNN|コンパートメントモデル|ハードウェアニューロンモデルハードウェアニューロンモデル|pulse type hardware|compartment model|hardware neuron model

要約(日本語): 生体の脳は，記憶・学習・認識といった優れた高次の情報処理を実現しており，これらの機能を工学的に応用するため，我々はニューロンを非線形電子回路で模擬したパルス形ハードウェアニューロンモデルの研究を行っている。しかし，ニューロンモデルを非線形電子回路によって構成する場合，ネットワーク化が複雑化し，個々の回路自体の動作を保障するように逐次設計を行わなくてはいけない。そこで，ネットワーク化を容易にするため細胞体，樹状突起，シナプス，軸索をモデル化し，ハードウェアニューロンモデル構成のコンパートメント化を行ってきた。本稿ではそれらの検討を踏まえて，階層型ネットワークを構成し学習を行うため，ハードウェアで構成した各コンパートメントモデルの入出力特性について検討し，各モデルの特性改善を行っている。

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