Izhikevichスパイキングニューラルネットワークを用いたReservoir computing

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-9

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Reservoir computing with Izhikevich spiking neural network

著者名: 窪田 智之(東京大学),中嶋 浩平(東京大学),高橋 宏知(東京大学)

著者名(英語): Tomoyuki Kubota|Kohei Nakajima|Hirokazu Takahashi

キーワード: スパイキングニューラルネットワーク|イジケビッチモデル|Spiking neural network|Izhikevich model

要約(日本語): Reservoir computingは，出力層のみを学習させるリカレントニューラルネットワークである。本研究では，この中間層に複数のIzhikevichニューロンが相互結合したモデルを用いたときの計算能力を評価した。計算能力を体系的に調べるために，ニューロンの応答を決定する支配的なパラメータを導出し，パラメータと計算能力の関係を評価した。

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