連続スパイクの発振周波数に依存した可塑シナプスモデルを用いたパターン認識に対する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT15092

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: 2015/11/13

タイトル(英語): A study on Pattern Recognition using a Synaptic Plasticity Model Depending on Firing Rate of Continuous Spikes

著者名: 山下 大地(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): Daichi Yamashita(Nihon University),Katsutoshi Saeki(Nihon University),Yoshifumi Sekine(Nihon University)

キーワード: スパイク|発振周波数|可塑シナプス|非線形電子回路|ＣＭＯＳ|Spikes|Firing Rate|Synaptic Plasticity|Nonlinear Electronic Circuit|CMOS

要約(日本語): 現在，脳の優れた能力を工学的に応用することは非常に重要な課題である．先に我々は脳の可塑シナプスを応用することで2値画像のパターン認識モデルを構築した．しかし，構築したモデルは色情報に乏しく識別精度が低い．本稿では，連続スパイクの発振周波数に依存した可塑シナプスモデルを用いて，多値画像のパターン認識の検討を行った．その結果，構築したモデルは多値画像のパターン認識が可能であることを明らかにした．

要約(英語): Recently, it is important to apply ability of human brain to engineering. Previously, the authors proposed pattern recognition model of binary images using synaptic plasticity model. In this paper, we study on pattern recognition of multivalued images using synaptic plasticity model depending on firing rate of continuous spikes. As a result, it is shown that the proposed model can recognize multivalued images.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 968 Kバイト