樹状突起の逆伝搬特性を考慮したパルス形ハードウェアニューラルネットワークに対する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT15024

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2015/01/23

タイトル(英語): A Study on the Pulse-type Hardware Neural Network Considering Backpropagation Characteristics of Dendrites

著者名: 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): Ken Ohwada(Nihon University),Katsutoshi Saeki(Nihon University),Yoshifumi Sekine(Nihon University)

キーワード: ニューラルネットワーク|樹状突起|逆伝搬特性|ＳＴＤＰ|パルス形ハードウェアモデル|neural network|dendrite|backpropagation characteristics|STDP|pulse-type hardware model

要約(日本語): 我々は，STDP学習則を取り入れたパルス形ハードウェアニューラルネットワークの構成を目的に研究を行っており，先に，樹状突起の逆伝搬を考慮したパルス形ハードウェアニューロンモデルによりSTDP特性が得られることを報告した。本稿では，樹状突起の逆伝搬を考慮した階層型ハードウェアニューラルネットワークについて，隣接する2層間に着目した数式モデルとハードウェアモデル両面から，STDPやLTD，LTPなどについて検討している。

要約(英語): The purpose of our research is construction of the hardware learning model with STDP-like learning rules. We have reported the pulse-type hardware neuron model considering backpropagation of dendrites has STDP-like characteristics. In this paper, we show STDP, LTD and LTP of layered hardware neural network considering backpropagation of dendrites by hardware and mathematical Models.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,359 Kバイト