STDP学習則を取り入れたパルス形ハードウェアモデル

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-7

グループ名: 【C】平成25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: 2013/09/04

タイトル(英語): Pulse-type Hardware Model with STDP Characteristics

著者名: 大瀧 光彦(日本大学),大和田 賢(日本大学),佐伯 勝敏(日本大学),関根 好文(日本大学)

著者名(英語): Mitsuhiko Otaki(Nihon University),Ken Ohwada(Nihon University),Katsutoshi Saeki(Nihon University),Yoshifumi Sekine(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|STDP特性|樹状突起モデル|シナプスモデル|pulse-type hardware neuron model|STDP characteristics|dendrite model|synapse model

要約(日本語): 脳の神経回路網が有する高次情報処理機能である記憶・学習機能は，ニューロン間を結合するシナプスの伝達効率や強度が変化するシナプス可塑性が重要な役割を果たしていることが生理学的に明らかにされている。我々はニューラルネットワークの学習則の中で学習・記憶の基礎過程であるSTDP則を取り入れた非同期型のハードウェアの学習モデルの構成を目的に研究を行っており，現在までに樹状突起に着目したSTDP特性を誘発可能なハードウェアニューロンモデルを提案すると共に，STDP特性を取り入れたハードウェアモデルについても，個々のモデルとして有用であることを報告している。本稿では従来の樹状突起に着目したパルス形ハードウェアニューロンモデルを，パルス形ハードウェアニューラルネットワークに拡張するため，STDP学習則を取り入れたパルス形ハードウェアニューロンモデルについて検討し，その特性を明らかにしている。

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