パルス形ハードウェアニューラルネットワークのカオス同期に対する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT20098

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: 2020/12/17

タイトル(英語): A Study on Chaos Synchronization of Pulse-type Hardware Neural Networks

著者名: 山口 拓人(日本大学),佐伯 勝敏(日本大学),佐々木 芳樹(日本大学)

著者名(英語): takuto Yamaguchi(Nihon university),Katsutoshi Saeki(Nihon university),Yoshiki Sasaki(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|ニューラルネットワーク|ギャップジャンクション|カオス|カオス同期|Pulse-type Hardware Neuron Model|Neural Networks|Gap Junction|Chaos|Chaos Synchronization

要約(日本語): 　ニューロンのカオス活動は脳機能との関わりはいまだ解明されていないものの、ニューロンモデルのカオス応答を解析することで、脳機能の役割を推測できる可能性がある。_x000D_ 　本論では、単一でカオス応答を示すハードウェアニューロンモデルを2個、伝達速度が速いGap junction結合するカオスニューラルネットワークを提案した。その結果、回路シミュレーションにより、周期的な応答やカオス応答、同期非同期応答が得られることを明らかにした。

要約(英語): In this paper, we suggest a chaos neural network using two chaotic hardware neuron models connecting a gap junction that is fast conduction velocity. As a result, it is clarified that a periodic response, a chaotic response, and a synchronous-asynchronous response can be obtained by circuit simulation.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 718 Kバイト